NI LabWindows CVI 中文教材

数据挖掘的代码是用C++写的，包含了三个算法 k-means ，CURE，DBSCAN，分别对三个数据集做处理，分别为小麦种子，股票数据，糖尿病患者。另外还有其他两个算法，代码在cplusplus文件里面，但是没有用于数据分析，有需要可以自己加。资料里面还包含了我的实验报告，结合了weka进行预处理。另外还有可执行文件，该目录下的其他文件是预处理后的数据，删除后就不能执行。仅供参考。

极化滤波程序，很好的分析了极化技术在雷达抗干扰中的应用

【实例简介】ti公司推出的软件，方便设计有源滤波器，适合ti芯片。

关于支持向量机里面讲核函数的，介绍了线性核函数、高斯核函数、及多项式核函数等。还介绍了核函数的判定以及Mercer定理1x1121T3212T42.3p(a)L313x2.3.32cT1V2C.223+d更一般地,核数K(x2z)=(xz+)“对应的映射后特征维度为a(求解方法参见http://zhidao.baiducom/question/16706714.html)由于计算的是内积,我们可以想到IR中的余弦相似度,如果ⅹ和z向量夹角越小,那么核函数值越大,反之,越小。因此,核函数值是(x)和(z)的相似度。再看另外一个核函数K(r, z)=expz-z|222这时,如果x和z很相近(x-2‖≈0),那么核函数值为1,如果x和z相差很大(x-2》0),那么核函数值约等于0。由于这个函数类似于高斯分布,因此称为高斯核函数,也叫做径向基函数( Radial basis function简称RBF)。它能够把原始特征映射到无穷维。既然高斯核函数能够比较ⅹ和z的相似度,并映射到0到1,回想 logistic回归, sigmoid函数可以,因此还有sigmoid核函数等等下面有张图说明在低维线性不可分时,映射到高维后就可分了,使用高斯核函数。Linear回回看目即Gaussian来自 Eric Xing的sdes注意,使用核函数后,怎么分类新来的样本呢?线性的时候我们使用SVM学与出W和b,新来样木ⅹ的话,我们使用wTx+ b来判断,如果值大于等于1,那么是正类,小于等于是负类。在两者之间,认为无法确定。如果使用了核函数后,W2x+b就变成了wφ(x)+b,是否先要找到p(x),然后再预测?答案背定不是了,找φ(x很麻烦,回想我们之前说过的wa+6=boy(0)x+bi=1(x(,x)+b只需将替换成(x,x),然后值的判断同上8核函数有效性判定问题:给定一个函数K,我们能否使用K来替代计算φ(x)2中(z),也就说,是否能够找出一个,使得对丁所有的x和z,都有k(x,2)=(x)r中(2)9比如给出了K(x,2)=(x2)2,是否能够认为K是一个有效的核函数下面来解决这个问题,给定m个训练样本全(r(3xm,每一个对应一个特征向量。那么,我们可以将(e) yJ仟意两个和带入K中,计算得到=0。I可以从1到m,j以从1到m,这样可以计算出m*m的核函数矩阵( Kernel Matrix)。为了方便,我们将核函数矩阵和(x,z)都使用K来表示如果假设K是有效地核函数,那么根据核函数定义k1=K(x0x0)=p(x()p(x0)=p(x(0)p(x()=K(x(,x)=K可见,矩阵K应该是个对称阵。让我们得出一个更强的结论,首先使用符号中x(x)来表示映射函数中(x)的第k维属性值。那么对于任意向量z,得2K2=∑∑2K3∑∑(m0y(0)2∑∑∑(z0)(x0)z∑∑∑29(x)k(z0)k i j=S|∑zipk(c(ak0.最后一步和前面计算K(x)=(x2)时类似。从这个公式我们可以看出,如果K是个有效的核函数(即K(xz)和(x)p(2)等价),那么,在训练集上得到的核函数矩阵K应该是半正定的(K≥0这样我们得到一个核函数的必要条件:K是有效的核函数==>核函数矩阵K是对称半正定的可幸的是,这个条件也是充分的,由 Mercer定理来表达。Mercer定理:如果函数K是×四→巫上的映射(也就是从两个n维向量映射到实数域)。那么如果K是一个有效核函数(也称为 Mercer核函数),那么当且仅当对于训练样例(r()x(m,其相应的核函数矩阵是对称半正定的。Mercer定理表明为了证明K是有效的核函数,那么我们不用去寻找φ,而只需要在训练集上求出各,然后判断矩阵K是否是半正定(使用左上角主子式大于等于零等方法)即可。许多其他的教科书在 Mercer定理证明过程中使用了范数和再生希尔伯特空间等概念,但在特征是n维的情况下,这里给出的证明是等价的。核函数不仅仅用在SWM上,但凡在一个模型后算法中出现了,我们都可以常使用区(xz)去替换,这可能能够很好地改善我们的算法。posted on2011-03-1820:22 Jerry Lead阅读(…)评论(…)编辑收藏刷新评论刷新页面返回顶部博客园首页博问新闻闪存程序员招聘知识库Powered by:博客园 Copyright@ Jerry Lead

mini天调(N7DDC-ATU-100-mini-and-extended-boards)

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数字信号处理的很好教材（英文版）详细介绍了同步，信道估计及信号处理的数学分析和应用。

基于matlab的FDTD程序实现，推导公式并算例演示，对于初学者具有很好的借鉴学习意义自由空间参数赋值网格划分加激励源计算迭代系数场量迭代、边界条件TLATLAB可妞语句TEz(1, j), timestep=137Ez(i, j), timestep=159200200180160001201008086420000205010015020050100150200i coordinatei coordinate运算137步,波未到达边界运算159步,波正好到达边界Ez(i,j), timestep=174200l1164208642050100150200i coordinate运算174步,波在边界反射运行120步时E的3-D图2C1994-2007ChinaAcadcmicjOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct201994-2007ChinaAcadcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.alLrightsreservedhttp://www.cnki.nct

全国自考 ，计算机及应用专业，课程号：04735，课程名：数据库系统原理，课后习题及相关答案总结。

本书面向应用与编程设计、在参考国内外论著的基础上，结合作者自己的研究成果撰写。内容上由浅人深，第一章介绍了GNSS软件接收机的研究背景和各种卫星导航系统。第二章介绍了信号处理的一些相关概念。第三章介绍了卫星运动的基本理论。第四章研究GNSS信号，包括伪随机码信号、导航电文，着重以GPS和Galileo系统为例进行讨论。第五章研究了GNSS接收机的前端技术，包括天线和信号下变频原理。第六章探讨卫星信号的捕获技术。第七章讨论卫星信号的跟踪、解调和伪距计算。第八章探讨导航定位解算方法。第九章简要介绍了GNSS干扰和抗干扰技术。第十章为实用编程实践。 　　本书结合最新的有关研究成果，以便读者能参考本书