1、召回率：评价模型的完整性 预测样本中的预测正确的信息条数/总样本中所有的属于这类样本的信息条数 举例： 这里用鱼和虾举例 TP： 将鱼预测为鱼 FP: 将虾预测为鱼 FN: 将鱼预测虾 TN： 将虾预测为虾 召回率R = TP/(TP+FP) （正确预测鱼的信息条数/原样本中所有鱼的信息条数） 2、查准率：评价模型的正确性 查准率：某一类 预测样本中的预测正确的信息条数/预测样本中所有的信息条数 查准率P = TP/(TP+FP) 不同于正确率 正确率：所有预测正确样本除以所有预测样本 准确率 = （TP+TN）/(TP+FP+FN+TN) 3、F1分数： F1分数可以看作模型的

10.2 离散分数傅里叶变换算法 利用前述关于离散傅里叶变换的算法公式，可以得到离散分 数傅里叶变换算法，即离散分数傅里叶变换算法。 10.2.1 离散分数傅里叶变换 根据离散傅里叶变换的矩阵形式，定义记号          3,2,1,0, ,...,, 10   lxxx lNlill X (10.2.1) 它们的递推关系是       3,2,1,0, 011   l lll XEEXX (10.2.2) 当 0l 时，对应的是原始数字信号；当 1l 时，相应的是原始信 号的离散傅里叶变换。利用这些记号，定义幂次 的离散分数傅 里叶变换为          0 3 0 3 0 XEXX            l l l l l l AA   (10.2.3) 这里   3,2,1,0, jAj  是的连续函数。引入矩阵记号     3 0l l lA EE   (10.2.4) 称为矩阵 E 的次幂（定义在后面）。那么，幂次 的分数离散 傅里叶变换可以写成    0 XEX   (10.2.5) 其中   3,2,1,0, jAj  是只与 有关的系数,它使得   sFR ,   全 体生成的矩阵族  RFs  ; 满足如下公理。

为了提取出更加精确和细微的边缘信息, 同时为了具有更好的抗噪性能, 提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义, 推导出了非整数步长的分数阶微分方程, 并采用拉格朗日插值方法确定非整数步长像素点的灰度值, 进而构造出八个方向的微分掩模, 实现了图像边缘检测。实验表明, 该方法更好地利用了图像的自相关性, 比传统的边缘检测算子能更好地提取图像边缘细节, 且对噪声具有更好的鲁棒性。

以下形式的非线性分数阶 PID 控制器： u(t)=f(e(t))*(Kp*e(t) + Ti*D^-lambda e(t) + Td*D^delta e(t))， 其中 f(e(t)) 是非线性函数：f(e(t))=K0+(1-K0)*|e(t)|。 有关更多详细信息和帮助，请写： >> 帮助 NFOC 有关更多信息和描述，请参阅文章： [1] Ivo Petráš：分数阶非线性控制器：设计和实现说明， 在：过程。 IEEE 第 17 届国际喀尔巴阡控制会议 (ICCC2016)， 第 579-583 页，DOI：10.1109/CarpathianCC.2016.7501163 [2] 伊沃·佩特拉斯； Miroslav Köver-Dorčo：一种在 PLC 上实现非线性分数阶控制器的有效算法， 在：过程。 IEEE 第 17 届国际喀尔巴阡控制会议 (ICCC2016)， 584-

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2017学年六年级数学上册分数计算及比复习教案3新人教版五四制.pdf

2017学年六年级数学上册分数计算及比复习教案5新人教版五四制.pdf

% 给定函数中定义的 n 阶导数或积分% range [a,b] 通过傅立叶级数展开计算，其中 n 是% 任何实数，不一定是整数。 必要的集成% 使用 Gauss-Legendre 求积法则执行。 选择% 数量的所需傅立叶系数对以及Gauss-Legendre 积分点的百分比。 % 与许多公开可用的函数不同，高斯积分点 k % 可以计算为 k>=46。 该算法不依赖于内置% Matlab 例程“根”确定勒让德多项式的根， % 但通过寻找替代的特征值来找到根第 k 次勒让德多项式的伴随矩阵的 % 版本。 % 伴随矩阵构造为对称矩阵，保证% 所有的特征值（根）都是实数。 相反，该% 'roots' 函数使用伴随矩阵的一般形式，即% 在 k 值较高时变得不稳定，导致复杂的根。 % %_________________________________________________________

2、FFT在实际中的应用（1/13） 天津市智能信号与图像处理重点实验室 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将时域信 号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征 的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。 这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。 在现实生活中，由于FFT的方便快捷，使它在各个领 域得到了广泛的使用，如： 数字通信（OFDM系统中调制与解调） 语音信号处理（滤波、频谱分析） 图像处理（图像滤波、图像特征提取) 功率谱估计 雷达领域（合成孔径雷达成像中的距离压缩）

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