本文重点介绍了Adamic-Adar算法、CommonNeighbors、PreferentialAttachment等相关内容。本文来自简书，由火龙果软件Anna编辑、推荐。链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。链接预测旨在预测图中丢失的边,或者未来可能会出现的边。这些算法主要用于判断相邻的两个节点之间的亲密程度。通常亲密度越大的节点之间的亲密分值越高。AdamicAdar是一种基于节点之间共同邻居的亲密度测算方法。2003年由LadaAdamic和EytanAdart在predictlinksinasocialnetwork中提出的，计算亲密度的公式如下：其中N(u)是与节点u相邻的节点集

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将任何包含PPG或ECG信号的.mat文件加载到该软件中。 该软件允许在用户友好的GUI中进行过滤，去趋势，重采样，峰值/基准点检测和PRV / HRV分析。 一旦进行了分析，可以将生成的图形全部导出到一个文件夹中，从而使您节省了进行研究的时间。

在存在单元互耦的情况下,提出了锥台共形天线阵方向图的分析与综合方法。采用渐变缝隙天线作为阵列单元,先算出天线单元的阵中耦合方向图,然后以叠加原理为基础分析计算天线阵列的主极化和交叉极化方向图。采用AnsoftHFSS仿真软件对该锥台共形天线阵进行了仿真分析,结果表明,所提出的分析方法准确可靠,为锥台共形天线阵特性优化设计提供了方法支持。同时,采用雁群优化算法,对0°方位面内的阵列主极化扫描方向图及交叉极化方向图进行了优化综合。

一份相当不错的讲高斯滤波的文章。从一维滤波开始到二维滤波都有详细完整介绍，还详细说明了生成模板的方法。另外，根据函数图对高斯滤波进行了分析，个人觉得该部分也非常重要，受益良多。至少，在使用函数进行滤波的时候参数的选择上有了依据。不过文章中可能有处错误，已经用红色方框和箭头标注。 ps：下面是个人发泄，不想看就不看 为了学习高斯滤波模板生成，我在网上看了很多讲高斯滤波内容的东西。很想找一份空间域下高斯滤波的讲解而不得。有的只列出函数，没讲模板生成；有的讲了函数也说明了根据函数模板的生成方法，还给出了根据模板运行的程序，但是我发现二维信号情况下，它的滤波函数和我学的概率论中的正态分布函数（高斯函数）在指数项的符号上竟然正好相反，我去，我就郁闷了（难道高斯函数用到滤波中有变化？），为了求证正确的公式，我又查找资料无数，终于确定该文给出的符号是错的。我去，你竟然根据错误的公式推出了正确的模板。I服了you！

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图像的二维傅里叶变换频谱图特点研究，以及基于halcon得到的一些图谱分析。

NetworkX是一款Python的软件包，用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络，它可以产生许多种类的随机网络或经典网络，也可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。

本文将从作者习惯的无厘头漫话风格起篇，从四个方面介绍了眼图测量的相关知识：一、串行数据的背景知识; 二、眼图的基本概念; 三、眼图测量方法; 四、力科示波器在眼图测量方面的特点和优势。全分为上、下两篇。上篇包括一、二部分。下篇包括三、四部分。