什么是瑞利分布函數(shù)?什么是瑞利分布?快衰落是由于收發(fā)信雙方的相對運動地點的變化而產(chǎn)生。由于多徑,產(chǎn)生時間擴散,引起信號符號間干擾;由于運動,產(chǎn)生多普勒效應(yīng)和時間變化,引起信號相位迅速變化,不同的測試
2008-05-30 13:14:17
這個模擬世界中的各種物理過程都表現(xiàn)出一定程度的隨機性,例如,請想想噪聲。高斯概率分布(Gaussian probability distributions)描述了許多噪聲過程,我們應(yīng)該看看它的數(shù)學(xué)公式。
2023-07-17 10:21:06174 直接推理適合我們數(shù)據(jù)的函數(shù)的高級屬性。例如,我們可能了解這些函數(shù)是否快速變化、周期性、涉及條件獨立性或平移不變性。高斯過程使我們能夠通過直接指定適合我們數(shù)據(jù)的函數(shù)值的高斯分布,輕松地將這些屬性合并
2023-06-05 15:44:43202 高斯分布
我們定義一個將輸入x映射到輸出y的函數(shù)圖片,在統(tǒng)計學(xué)中,我們使用隨機模型來定義這種關(guān)系的概率分布。例如,一個3.8 GPA的學(xué)生可以獲得平均$60K的薪水,方差(σ2)為$10K
2023-05-30 16:50:19827 高斯分布
我們定義一個將輸入x映射到輸出y的函數(shù)圖片,在統(tǒng)計學(xué)中,我們使用隨機模型來定義這種關(guān)系的概率分布。例如,一個3.8 GPA的學(xué)生可以獲得平均$60K的薪水,方差(σ2)為$10K
2023-05-30 16:49:59853 )都是始終存在的。因此通常稱它為加性噪聲或者加性干擾。白噪聲:噪聲的功率譜密度
在所有的頻率上均為一常數(shù),則稱這樣的噪聲為白噪聲。如果白噪聲取值的概率分布服從高斯分布,則稱這樣的噪聲為高斯白
噪聲。
2023-05-30 11:30:090 眼圖參數(shù)測量,特別是眼高和眼寬,經(jīng)常造成工程師的困惑,針對眼高眼寬以及其他像1電平、0電平等眼圖測量參數(shù)的算法并不是通用的。因為他們是假設(shè)眼圖垂直片段上的電壓分布是很好的擬合高斯分布的。
2023-05-19 09:50:37383 離子在非晶態(tài)材料內(nèi)的投影射程通常遵循高斯分布,即所謂的常態(tài)分布。單晶硅中的晶格原子整齊排列,而且在特定的角度具有很多通道。
2023-05-15 09:01:28367 你可能要問為什么有傳感器的數(shù)據(jù)了還要進行更新?因為在現(xiàn)實世界中傳感器是存在很多噪聲干擾的,所以也不能完全相信傳感器數(shù)據(jù)??柭惴ㄒ蕾囉诰€性計算,高斯分布,我們以一維定位來介紹算法的實現(xiàn)。
2023-05-08 10:11:56259 事實證明,許多自然現(xiàn)象遵循正態(tài)分布,正態(tài)分布,也稱為高斯分布(以數(shù)學(xué)家卡爾·弗里德里?!?b style="color: red">高斯命名),由以下等式描述:
2023-02-10 15:25:09180 高斯分布或正態(tài)分布是一種統(tǒng)計特性,在無線通信中可用于建立信道模型,同時對于接收機的軟解調(diào)算法具有重要的作用。
2023-02-09 15:33:15191 最基本的噪聲與干擾模型。 加性噪聲: 疊加在信號上的一種噪聲,通常記為n(t),而且無論有無信號,噪聲n(t)都始終存在。 因此通常稱它為加性噪聲或者加性干擾。 白噪聲: 噪聲的功率譜密度在所有的頻率上均為一常數(shù),則稱這樣的噪聲為白噪聲。 如果白噪聲取值的概率分布服從高斯分布,
2022-12-19 06:05:08196 什么情況下產(chǎn)生的平均驚喜最高呢?自然是不確定越高平均驚喜越高。對于給定均值和方差的連續(xù)分布,正態(tài)分布(高斯分布)具有最大的信息熵(也就是平均驚喜)。
2022-11-16 15:35:15404 Corner: 高斯分布3個(具體幾個是可以設(shè)置的)Sigma邊界的最差值,比如Setup的話就是Mean+3*Sensit,如果是Hold的話就是Mean-3*Sensit。
2022-10-12 17:37:411532 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么和高斯過程聯(lián)系在一起的呢?Lee et al. [1] and Neal [2] 指出,隨機初始化無限寬網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會產(chǎn)生一個高斯過程,稱作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過程(neural network Gaussian process, NNGP)。
2022-08-10 11:25:123018 麥克斯韋的直覺強大,據(jù)說他直接猜出氣體分子的三個分速度的大小是高斯分布(正態(tài)分布),如果直接接受這一點,那當(dāng)然可根據(jù)平均動能的結(jié)果得到最終的分布函數(shù)。
2022-08-05 12:58:551372 擴散過程有一個顯著特性,我們可以對任意 進行采樣。為了證明該性質(zhì)需要使用參數(shù)重整化技巧:假設(shè)要從高斯分布 中采樣 時,可以先從 采樣出 ,然后計算 ,這樣可以解決梯度無法回傳問題。
2022-08-03 15:34:081964 我經(jīng)常會被問到這么一個問題:樣本量多大就不用進行正態(tài)性檢驗了。殊不知,這問題的本身就是錯誤的,并不是樣本大,就一定要服從正態(tài)分布。我們可以輕易舉出一個反例來說明這個問題。比方說就用1-1000這一
2022-06-24 15:30:351875 LTspice?可用于對復(fù)雜電路進行統(tǒng)計容差分析。本文介紹在LTspice中使用蒙特卡羅和高斯分布進行容差分析和最差情況分析的方法。
2022-03-08 10:52:363319 :正態(tài)分布: 正態(tài)分布是最重要的一種概率分布,相關(guān)概念是由德國的數(shù)學(xué)家和天文學(xué)家Moivre在1733年提出的,但由于德國數(shù)學(xué)家Gauss率先將其用于天文學(xué)研究,因此也叫做高斯分布。在正態(tài)分布里,認為中間狀態(tài)是常態(tài),過高和過低都屬于少數(shù),
2021-10-29 10:59:484569 直接通過反向傳播學(xué)習(xí)離散哈希編碼,通常將離散值松弛為連續(xù)值來優(yōu)化學(xué)習(xí),存在量化誤差的問題。針對以上問題,提出一種結(jié)合注意力模型和雙峰高斯分布的深度哈希檢索算法。該算法設(shè)計嵌λ空間和通道注意力模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),關(guān)注
2021-04-29 14:31:5816 ,主要思想是在隱含層輸入數(shù)據(jù)上引入新型的線性關(guān)系,利用梯度下降算法對誤差函數(shù)中的縮放參數(shù)和平移參數(shù)進行優(yōu)化,以滿足隱含層輸岀能夠高度服從高斯分布?;?b style="color: red">高斯分布計算仿射參數(shù)的方法,能夠保證隱節(jié)點相互獨立的同時,也強調(diào)
2021-04-27 10:56:553 方法。通過計算給定離散高斯分布的矩陣概率,確定概率矩陣每個列向量的漢明重量,并使用單指量多數(shù)據(jù)對其進行向量化操作,從而提高取樣速度。實驗結(jié)果表明,與運行時間可變的 Knuth-Yao方法相比,該方法在單指令多數(shù)據(jù)支持下,采樣速度可提
2021-03-24 16:30:136 理論和實踐已證明,在可能存在的激光束形式中,最重要且最具典型意義的就是基模高斯光束。無論是方形鏡腔還是圓形鏡腔,基模在橫截面上的光強分布為一圓斑,中心處光強最強,向邊緣方向光強逐漸減弱,呈高斯分布。
2021-02-14 17:31:0010279 這稱為正態(tài)分布或高斯分布。它遵循熟悉的鐘形曲線形狀,但是使用名稱“正態(tài)”或“高斯”而不是“鐘形曲線”非常重要,因為其他類型的分布具有相似的形狀。在進行統(tǒng)計分析時,在工程,物理科學(xué)和社會科學(xué)領(lǐng)域研究的大量現(xiàn)象將產(chǎn)生正態(tài)分布。
2020-10-12 15:55:542976 稱呼,高斯分布(Gaussian distribution)。正態(tài)分布是自然科學(xué)與行為科學(xué)中的定量現(xiàn)象的一個方便模型。 各種各樣的心理學(xué)測試結(jié)果和物理現(xiàn)象的觀測值,比如光子計數(shù)等都被發(fā)現(xiàn)近似地服從正態(tài)分布。甚至生活中很多現(xiàn)象的表征結(jié)果也符合正態(tài)分布的分布規(guī)律。盡
2020-10-12 11:25:575504 輸出激光模式既是單縱模又是單橫模的激光器。單縱模是指諧振腔內(nèi)只有單一縱模(單一頻率)進行振蕩,單橫模又稱基橫模,是指光強在光橫截面上的分布為高斯分布。
2020-04-09 17:19:307884 從線性回歸,logistic回歸,softmax回歸,最大熵的概率解釋來看,我們會發(fā)現(xiàn)線性回歸是基于高斯分布+最大似然估計的結(jié)果,logistic回歸是伯努利分布+對數(shù)最大似然估計的結(jié)果
2019-11-22 15:10:303405 該法則很簡單。如果周期抖動分布是高斯或正態(tài)分布,則周期間抖動可以根據(jù)周期抖動估算如下
2018-07-12 09:10:0713484 高斯模型就是用高斯概率密度函數(shù)(正態(tài)分布曲線)精確地量化事物,將一個事物分解為若干的基于高斯概率密度函數(shù)(正態(tài)分布曲線)形成的模型。 對圖像背景建立高斯模型的原理及過程:圖像灰度直方圖反映的是圖像中某個灰度值出現(xiàn)的頻次,也可以以為是圖像灰度概率密度的估計。
2018-05-04 17:14:455 弧研究方面均有了新的突破,本文探討低能直流電弧。 本質(zhì)安全電感電路的電弧放電時間本應(yīng)整體服從正態(tài)分布,但試驗發(fā)現(xiàn)存在雙正態(tài)分布情況,即放電時間被分為大小不同的兩組,每一組均服從正態(tài)分布。為解釋該現(xiàn)象,對IEC火花
2018-03-12 14:57:572 ,在此基礎(chǔ)上對不同工況下的高斯分布進行修正,給出修正關(guān)系式,有效地降低了單純用高斯分布的誤差。最后給出了壓力分布范圍與噴距的關(guān)系,為實際使用提供幫助。
2018-03-01 10:46:360 為了了解電纜在長時問使用后的健康狀況,通過對數(shù)正態(tài)分布和Weibull分布兩種分布函數(shù)來進行電纜狀態(tài)的評估。先假定電纜的介電損耗與局部放電數(shù)據(jù)符合兩種分布,借助于Matlab數(shù)值模擬軟件對某供電公司
2018-02-28 11:05:130 根據(jù)列維定理揭示了風(fēng)電場群出力波動概率密度分布特性呈現(xiàn)多種分布的規(guī)律;在此基礎(chǔ)上提出采用高斯混合模型替代單一分布函數(shù)模型來擬合風(fēng)電波動概率密度分布特性的方法。仿真結(jié)果表明,高斯混合模型具有良好的擬合效果,
2018-02-27 16:32:3912 為了提高高斯傳輸信道的數(shù)據(jù)傳輸效率,提出了一種基于疊加編碼及多用戶調(diào)度的高斯傳輸信道優(yōu)化算法( MCSC)。首先,該算法提出了高斯傳輸信道的系統(tǒng)模型,分析源一端的距離概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)
2018-01-08 14:44:040 來確定模型參數(shù)。從不同采樣間隔分布特性以及時間窗分布特性分析該模型性能,并將該分布模型與單一分布模型Normal分布、Logistic分布以及混合高斯分布等模型進行對比,通過利用吉林省某風(fēng)電場的實測數(shù)據(jù)仿真實驗,比較其評價指標,驗證了
2017-12-27 09:59:105 時間長度服從某種高斯分布和相鄰語音音節(jié)之間存在短時能量波谷兩個假設(shè),提出了基于音節(jié)時間長度高斯擬合的漢語音節(jié)切分方法。對算法進行分析,根據(jù)初步切分短時能量波谷分散到各分語音段的特性,提出了簡化算法,有效降
2017-12-19 14:15:070 連續(xù)或長脈沖激光器 一、腔內(nèi)光強分布的特點及理由 理由:激活介質(zhì)的光放大作用、腔內(nèi)損耗系數(shù)的不均勻分布、駐波效應(yīng)、光場的橫向高斯分布等。 處理方法:通過討論穩(wěn)態(tài)情況下的平均光強 來 估算激光器輸出功率。 二、腔內(nèi)光強達到穩(wěn)態(tài)的過程
2017-11-21 14:13:536 一、共焦腔內(nèi)或腔外的一點的行波場的解析式: 在橫截面內(nèi)的場振幅分布按高斯函數(shù)所描述的規(guī)律從中心(即傳輸軸線)向外平滑地降落。
2017-11-21 14:09:433 信號強度( Rec eived Signal Strength,RSS)的室內(nèi)定位算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于室內(nèi)定位中,成為室內(nèi)定位算法研究的一個重要分支。實際應(yīng)用中,基于RSS的室內(nèi)定位算法可以分為兩類:基于RSS測距的室內(nèi)定位和基于RSS指紋的室內(nèi)定位?;赗SS測距的室內(nèi)定位一般假設(shè)了RSS值服從高斯分布
2017-11-03 15:56:386 確定性和隨機抖動求和的結(jié)果是另一種概率分布,如圖1所示。分布圖的概率對定時誤差幅度,其特征在于由一個中心部分,它代表確定性抖動內(nèi)容,和外部部分(隨機抖動)的高斯分布的尾部。所示的分布的形狀被稱為雙峰響應(yīng)。
2017-04-07 10:11:532 高斯牛頓迭代法簡介,包括高斯牛頓迭代法推演及及結(jié)論
2016-01-08 16:21:266 針對噴泉編碼的原始分組的度分布的統(tǒng)計,提出一種基于修正正態(tài)分布的編碼算法。該方法提出兩種統(tǒng)計模型,然后將編碼簡化為兩個多重伯努利分布,發(fā)現(xiàn)當(dāng)分布數(shù)目增大時,可以簡化為正態(tài)分布。在這兩種分布下,會有
2015-12-28 09:54:575 2014-10-30 09:45:301 該文利用2 維圓形散射點模型,研究了窄帶頻率和空間分集MIMO 雷達接收通道中的目標回波的統(tǒng)計特性,結(jié)果表明目標回波信號本身服從高斯分布,目標回波信號之間的相關(guān)系數(shù)是等
2010-02-09 14:00:5118 基于以任意極化的方式進行發(fā)射和接收雷達波,本文首先分析箔條云在球缺面均勻分布下的雙站雷達散射截面,然后分析它在方向角均勻分布和仰角高斯分布下的雙站雷達散射截面
2009-09-01 09:04:2621 研究了在光功率分布為高斯分布的情況下,光纖加速度計系統(tǒng)中光功率耦合的數(shù)學(xué)模型,并著重分析了幾種情況下位移與光功率耦合之間的關(guān)系。通過對理論曲線的分析找出良好
2009-07-17 08:44:5517 結(jié)構(gòu)光條紋中心位置的準確檢測是影響結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)精度的關(guān)鍵問題之一。在利用結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)獲取距離數(shù)據(jù)時,會出現(xiàn)以下問題:第一,激光條紋的強度并不服從高斯分布和傳感器引
2009-07-10 08:33:3115 提出一種基于序列圖像的改進的多高斯分布背景生成算法。該算法在用多高斯分布背景中每個像素建模的基礎(chǔ)上,把每個像素對應(yīng)的若干個高斯分布分成可靠分布和不可靠分布,依
2009-04-18 09:55:5024 基于Contourlet 變換對其高頻系數(shù)進行統(tǒng)計分析,從理論和實驗方面證明Contourlet 變換的高頻系數(shù)符合廣義高斯分布,采用極大似然估計的方法對Contourlet 變換系數(shù)的邊緣分布和聯(lián)合分
2009-03-20 16:02:0821 以偽均勻隨機數(shù)為基礎(chǔ),根據(jù)大數(shù)中心極限定理,產(chǎn)生高斯分布隨機數(shù)。以89C51單片計算機系統(tǒng)為硬件,12位D/A轉(zhuǎn)換器為輸出,實現(xiàn)了輸出脈沖幅度高斯分布,輸出脈沖時間間隔可以
2009-03-17 16:18:5835 在蜂窩移動定位中,非視距波(NLOS)是影響定位精度的主要因素,NLOS的傳播會給距離測量值增加較大的正性誤差。傳統(tǒng)的線性濾波器主要是針對高斯分布的誤差,并不能有效地處理N
2009-02-27 15:35:5211 摘要:提出了一種面向硬件的均值、方差的高斯隨機噪聲生成方法。改進了傳統(tǒng)的采用蒙特卡洛方法實現(xiàn)均勻分布噪聲到同分布噪聲的快速轉(zhuǎn)化,利用映射函數(shù)方法實現(xiàn)個轉(zhuǎn)
2006-03-24 13:30:182149
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