Efficient filter design against interrupted sampling repeater jamming for wideband radar

Monte_Carlo_and_Quasi_Monte_Carlo_Sampling

基于随机解调的压缩采样技术是一种可以突破香农采样定理进行稀疏信号捕获的新颖方法。 在基于随机解调的采样系统中的主要挑战是随机序列的产生。 在本文中，我们介绍了一种生成高速随机序列的方法，该序列可以满足压缩采样的不连贯性。 所提出的技术采用了现场可编程门阵列（FPGA）。 首先，将随机序列并行存储在FPGA的存储器中，并使用低速时钟逐字节读取随机序列。 其次，低速字节序列由电路转换为高速位序列。 该提出的方法可以动态地对随机序列进行编程，而无需对电路系统进行任何更改。 实验结果表明，该方法产生的随机序列对信号的检测是可行的，所构建的系统可以压缩采样并重建稀疏信号。

Yonina Eldar 1 Introduction 2 Introduction to linear algebra 3 Fourier analysis 4 Signal space

sampling Some methods to sampling data points from a given distribution. 从一个给定的分布里面采样，包括：Inverse CDF; Box-Muller; Rejection-Sampling; Importance-Sampling; M-H; Gibbs等方法。 代码架构 原理解析 采样 Inverse CDF Box-Muller Rejection-Sampling Importance-Sampling M-H 代码架构 inverse_cdf_exp.py 以指数分布为例对累积概率函数逆变换进行采样 box_muller_gau.py 对高斯分布进行采样的经典算法Box-Muller实现 rejection_sampling.py 拒绝采样实现，以高斯分布为参照进行采样混合高斯分布 importan

具有自适应时间特征分辨率的3D CNN CVPR 2021论文的源代码： 。 即将推出！ 敬请关注！ @inproceedings{sgs2021, Author = {Mohsen Fayyaz, Emad Bahrami, Ali Diba, Mehdi Noroozi, Ehsan Adeli, Luc Van Gool, Juergen Gall}, Title = {{3D CNNs with Adaptive Temporal Feature Resolutions}}, Booktitle = {{The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) }}, Year = {2021} }

随机下采样源代码 Matlab

matlab代码影响spl_aggregation_sampling_dsgs 此存储库包含与字母“ Samuel Rey，Fernando J. Iglesias，Cristobal Cabrera和Antonio G. Marques编写的，字母“从连续局部聚合的扩散稀疏图信号的采样和重构”有关的所有代码，并已提交给IEEE信号处理信件。 该存储库中包含的某些实验使用的是最初在[1]中生成的真实数据，因此我们要在此先感谢他们。 我们已加载并处理了这些数据，以便在可能时使用扩散的稀疏模型来表达它们。 储存库组织 该存储库的组织方式如下： 数据集：在图1.b所示的实验中使用的处理后的数据集，它使用了真实数据。 dataset_additional ：其他有用的数据集。 它将以从，从该存储库中提供的代码读取原始数据集的原始数据集以及MATLAB格式的完整数据集以及已处理的数据集的其他变体（已在实验中进行测试）中获取的原始数据集形式包含MATLAB格式的完整数据集。 工具：包括用于读取和处理原始数据集并检查是否接受分散的稀疏表示的不同脚本和函数。 utils ：包含主要脚本check_no

二项式抽样 二项分布的采样算法 入门 安装 $ npm install binomial-sampling 如何使用 var binomial = require ( 'binomial-sampling' ) ; // binomial(n, p) // n is the size of sample // p is the probability of each test console . log ( binomial ( 10 , 0.1 ) ) ; // --> return the value according to binomial distribution 执照 麻省理工学院许可证。 有关详细信息，请参阅许可证文件。

该软件包包含 3 个 MCMC 功能： RWM.m - 具有最佳接受率调整的标准 Metropolis Hastings。 [N.Metropolis，AWRosenbluth，MNRosenbluth，AHTeller和E. Teller，“通过快速计算机进行状态计算的方程”，《化学物理学报》，第1卷。 21，没有。 6，第 1087-1092 页，1953 年] AM.m - 具有最佳接受率调整的自适应大都会。 [H。 Haario、E. Saksman 和 J. Tamminen，“自适应 Metropolis 算法”，伯努利，卷。 7，第 223-242 页，2001 年] FSS.m-具有最佳初始宽度调整的因子切片采样。 [MM Tibbits、C. Groendyke、M. Haran 和 JC Liechty，“自动因子切片采样”，《计算和图形统计杂志》，第 2 期。