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深度签名转换 在神经网络中将签名变换用作池化层。 这是Bonnier，Kidger，Perez Arribas，Salvi，Lyons 2019的论文的代码。 看看了PyTorch实现签名变换。 概述 如果您已经对神经网络有所了解，那么您的想法就是“签名变换”是一种非常出色的变换，它可以从数据流中提取特征，因此尝试将其内置到其中是很自然的事情。我们的神经网络模型。 如果您已经开始了解签名，那么您可能知道它们以前仅用作功能转换，并在其上构建了模型。 但是实际上可以通过签名变换反向传播，因此，只要您正确地设计模型（必须“保持流”；请参阅本文），那么将签名嵌入到神经网络中实际上是有意义的。 在签名变换之前学习非线性可以提供一种紧凑的方式来选择（原始路径的）签名中的哪些项对给定的数据集有用。 什么是签名？ 数据流的签名本质上是有关该数据流的统计信息的集合。 统计信息的收集在捕获有关数据流的

谐波的matlab代码python中时间序列的谐波分析 的答案，源自 。 Brain dump 和有关该过程的更多文档位于 。

时间序列分类被用于各种应用程序，导致许多用于时间序列分析的数据挖掘技术的发展。 在广泛的时间序列分类算法中，最近的研究正在考虑深度学习方法对时间序列分类任务的影响。 相关出版物的数量需要文献计量研究来探索最突出的关键词、国家、来源和研究集群。 论文对2010-2019年Scopus数据库中时间序列分类相关文献进行文献计量分析，通过关键词共现分析，生成时间序列分类研究热门关键词的可视化网络结构，并进行深度学习通过对书目进行额外查询，已将其引入为最常见的主题。 该论文继续探索最近用于时间序列分类的深度学习方法的发表趋势。 研究期间的文献计量分析揭示了每年的出版物数量、生产和合作国家、来源增长率、出现最多的关键词和研究合作。 研究领域已分为三大类，即深度神经网络的不同框架、遥感中的不同应用以及时间序列分类任务的信号处理。 定性分析通过详细描述突出引用率最高的论文类别。

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Time_Series_Regression 使用新竹地区2019年10~12月之空气品质资料，进行时间序列分析&回归预测pm2.5值 使用10和11月资料当作训练集，12月之资料当作测试集 将前六小时的污染物数据做为特征，未来第一个小时/未来第六个小时的pm2.5数据为预测目标，使用两种模型Linear Regression 和Random Forest Regression 建模并计算MAE

大规模多输入多输出（MIMO），也称为超大型MIMO系统，是5G的一种吸引人的技术，可以提供比4G更高的速率和功率效率。 线性预编码方案能够实现接近最佳的性能，因此比非线性预编码方案更具吸引力。 但是，大规模MIMO系统中的常规线性预编码方案（例如正则归零强制（RZF）预编码）具有接近最佳的性能，但由于需要大尺寸的矩阵求逆，因此具有较高的计算复杂度。 为了解决这个问题，我们利用Cholesky分解和Sherman-Morrison引理，通过在大规模MIMO系统中利用渐近正交信道特性，提出了基于CSM（Cholesky和Sherman-Morrison策略）的预编码方案来进行矩阵求逆。 根据误码率（BER）和平均总和率对结果进行数字评估。 与逆矩阵的Neumann级数逼近相比，得出的结论是，在大规模MIMO配置中，通过较少的运算，基于CSM的预编码的性能优于常规方法。

使用tslearn的示例代码。 目的：对波形数据或时间序列数据进行聚类。 tslearn是基于python的机器学习库之一。 tslearn： : 用日语。 使用KShape算法对样本数据执行波形聚类。 必须为算法指定簇数作为参数。这次，我预先检查了数据，并知道有2个类，因此我设置了n_clusters=2 。 有几种检查簇数的方法，但是这次我们使用弯头法进行检查。 其他可能的方法如下。 BIC / AIC GAP方法 轮廓法 肘法

Quectel_EC2x&EG9x&EG2x-G&EM05_Series_AT_Commands_Manual_V2.0.pdf

安捷伦电源labview驱动程序，agilent_e363x_series（labview8.2以上版本支持）