基于归一化LMS算法自适应均衡器的Simulink实现； 基于归一化LMS算法自适应均衡器的Simulink实现

主要介绍了详解python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。

文章目录1、原理2、实验2.1 图像源2.2 实现2.2.1 代码2.2.2 运行结果2.3 参数wid改变时3、小结（只分析NCC法）4、问题及解决方法 1、原理 原创文章 18获赞 13访问量 5706 关注 私信 展开阅读全文 作者：地瓜2.0

使用matlab自带的函数，但是加入了幅值的矫正

c语言归一化混音例子，含源码和音频文件，为了方便测试，附带linux下alsa播放pcm的源码

ndarray-归一化 对 ndarray 进行归一化，使均值为 0，标准差为 1。 例子 var moments = require ( "ndarray-moments" ) var lena = require ( "luminance" ) ( require ( "lena" ) ) console . log ( "Before normalization:" , moments ( 2 , lena ) ) require ( "ndarray-normalize" ) ( lena ) console . log ( "After normalization:" , moments ( 2 , lena ) ) 这打印出来： Before normalization: [ 124.04670674515125, 17677.59913617722 ] After n

Sinkhorn-Knopp 算法采用矩阵 A 并找到对角矩阵 D 和 E，如果 M = DAE，则 M 的每一列和每一行的总和为 1。 该方法实际上是交替地对矩阵的行和列进行归一化。 这个函数是一种高效的实现，它在迭代完成之前实际上不执行归一化，并且不使用 A 的转置。 A 必须是非负数。 如果 A 中有零，则算法可能不会收敛，具体取决于它们的分布。 如果需要，可以设置最大迭代次数和/或容错。 行和列总和为 1 的矩阵称为“双重随机”。 此类矩阵具有多种应用，包括网页排名。 参考： Philip A. Knight (2008) Sinkhorn–Knopp 算法：收敛和应用。 SIAM 矩阵分析和应用杂志 30(1), 261-275。 doi：10.1137/060659624

利用opencv3.0和VS2015配置环境实现多张图的几何归一化

加权自适应实例归一化的一键式语音转换 ，*，*，，（ 。 此仓库是的正式实现。 音频样本可在。 依存关系 python 3.6.0 pytorch 1.4.0 pyyaml 5.4.1 numpy的1.19.5 librosa 0.8.0 声音文件0.10.2 tensorboardX 2.1 预处理 在运行此项目之前，您需要先准备什么以及如何准备它们 我们使用作为声码器，并使用作为数据集。 如果您想运行我们的项目，请首先按照ParallelWaveGAN项目的说明进行安装。 然后像ParallelWaveGAN一样准备所有的Mel谱图数据。 准备speaker_used.json自己的文件，如./data/80_train_speaker_used.json和./data/fine_tune_speaker_used.json表演。 通过运行./convert