13、相干性、经典相关性及其不变性

相干性、经典相关性及其不变性

1. 多级LMMSE滤波与共轭梯度法的联系

多级线性最小均方误差(LMMSE)滤波和用于二次最小化的共轭梯度法(CG)之间存在紧密联系,具体如下表所示:
| 多级LMMSE | 二次最小化的共轭梯度法 |
| — | — |
| 子空间扩展 | 迭代搜索 |
| x - ˆxk与y的相关性 | 梯度向量 |
| 分析滤波器di | 搜索方向向量 |
| 合成滤波器vi | 步长 |
| 不相关的ui | Ryy - 共轭性 |
| 正交性 | 零梯度 |
| 滤波器wi | 解向量 |
| 多级LMMSE滤波器 | 共轭梯度算法 |

经过共轭梯度算法的k步后,LMMSE滤波器可以在k个分支处终止。

2. 波束形成和频谱分析的应用

2.1 波束形成与频谱分析的关系

波束形成的每个结果实际上都适用于频谱分析。只需将 $\psi = [1 e^{-j\varphi} \cdots e^{-j(L - 1)\varphi}]^T / \sqrt{L}$ 从空间坐标中的导向向量解释转换为时间坐标中的导向向量解释。当 $-\pi < \varphi \leq \pi$ 时,空间坐标中的导向向量是波数谱的分析器;在时间坐标中,它是频谱的分析器。

2.2 传统和最小方差无失真响应波束形成器

在经典和现代波束形成方法中,传统波束形成器(CBF)和最小方差无失真响应波束形成器(MVDR)可能是最基本的。当然,它们还有许多变体。可以将波束形成问题构建为虚拟双通道估计问题,然后推

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值