2、零中心归一化瞬时幅度的紧致性--四阶矩
该参数主要用来区分AM信号和ASK信号。AM 具有较高的紧致性，而ASK紧致性较小。
3、零中心归一化瞬时频率的紧致性
该参数主要用来区分FM信号和FSK信号。FM具有较高的紧致性，而FSK紧致性较小。
2022-06-08 15:09:32
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今天小编就为大家分享一篇pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-05-30 16:16:32
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程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性
评价去噪后的图像与原始图像的近似程度,可以用峰值信噪比来衡量。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似程度越好。峰值信噪比的定义如下:
另外一种评价两幅图近似程度的方法是均方根误差(Mean Square error,MSE)法，即
MSE值越小，表明去噪后的图像与原始图像更相似，去噪效果好。
还有一种是归一化相关性( Normalized correlation,NC)评价法,即
其值越接近1，说明去噪后的图像与理想图像越相似。
2022-05-23 13:04:16
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向量集像矩阵的列向量一样传递。 该算法利用使用子矩阵（同时有更多向量）的矩阵形式。 我用一个随机的 1000x1000 矩阵（所以 1000 个向量 1000x1）测试了它，结果在 7.4863 秒（5 次执行的平均值......最佳时间 7.2321）
2022-05-17 19:35:58
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常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每个维的数据范围划分为几个区间，将不同维的分量映射到对应的区间上，只有相同或相邻区间的分量为了验证该方法，为验证该方法，使用了三种数据类型，并比较了七种常见的相似性测量方法。 实验结果表明，该方法的相对差异随维数的增加而增加，比常规方法高出约两个或三个数量级。此外，该方法在不同维度上的相似范围为[0，1 ]，适合进行降维后的相似性分析。
2022-05-16 13:24:21
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