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核密度图 给定一个数据集，需要观察这些样本的分布情况，往往我们会采用直方图的方法来进行直观的展现。该方法简单，容易计算，但是直方图存在着如下的两大问题： 绘制直方图时，需要确定分组问题，如果分组不同，那么最后的直方图会产生很大的差别。 直方图展示的分布曲线并不平滑，即在一个分组中的样本具有相等的概率密度。 针对直方图的问题，这里提到了核密度图。核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen (1962)提出，又名Parzen窗（Parzen windo

介绍了如何调用IP核设计FIR滤波器的全过程，并利用MATLAB进行了验证

数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel Fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。

基于Spartan 3S500E实现了JPEG-LS的图像无损压缩标准IP核,首先对全局时钟进行了优化,保证编码器同步工作,进一步采用先进先出的缓冲技术设计了图像输入数据流水线,保证了编码的实时性;整体设计采用自顶向下的层次式设计方法,由VHDL和Verilog语言混合编写设计文件,最终形成了高效的IP核。与其他同类IP核相比占有更少的硬件资源。

一个 m 文件中高维的快速自适应核密度估计。 提供最佳精度/速度权衡，通过参数“gam”控制； 要提高“大数据”应用程序的速度，请使用小“gam”； 通常gam = n ^（1/2），其中“ n”是点数。 ' 用法：[pdf,X1,X2]=akde(X,grid,gam) 输入： X - 数据为 'n' 乘 'd' 向量； 网格 - 计算 pdf 的维度为 'd' 的 'm' 个点； 默认仅提供给二维数据； 请参阅下面有关如何在更高维度中构建它的示例； gam -（可选）成本/精度权衡参数，其中 gam<n； 默认值为 gam=ceil(n^(1/2)); 更大的价值可能会导致更好的准确性，但会降低速度； 要加速代码，请使用较小的“gam”； 输出： pdf - 'grid' 处的估计密度值X1,X2 - 默认网格（仅用于二维数据） 请参阅有关如何在更高维度上构建网格的示例 二维示例

Intel(R) UHD Graphics 630核显驱动

dds IP核6.0官方文档，ise用的4.0，vivado中要用到6.0

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