1. 什么是吉布斯现象 1. 什么是吉布斯现象 1.1. 什么吉布斯现象? 1.2. 吉布斯现象形成的原因? 1.3. 如何减小吉布斯现象? 1.1. 什么吉布斯现象? 矛盾性:在时域描述一个不连续的信号要求信号的有无穷的频率成分 ...
在连续傅里叶级数 或积分 变换中,信号所对应的离散频谱 或连续频谱 为 或 ,其频率是无限离散分布的 或频谱的分布范围是无限区间的 。很显然,单位时间内,频率较低 简称低频,即较小 的简谐波相对频率较高 简称高频,即较大 的简谐波在空间的变化要平稳得多。例如,时所对应的直流分量在空间是不变化的 信号在整个区间的平均值 ,其它成分的信号则随频率的增大而更加快速变化。 对于一个在有限区间分布的信号,其 ...
2014-04-23 10:34 0 6091 推荐指数:
1. 什么是吉布斯现象 1. 什么是吉布斯现象 1.1. 什么吉布斯现象? 1.2. 吉布斯现象形成的原因? 1.3. 如何减小吉布斯现象? 1.1. 什么吉布斯现象? 矛盾性:在时域描述一个不连续的信号要求信号的有无穷的频率成分 ...
在测量转速时,我们经常会看到在方波脉冲的转折处信号出现明显的振荡,如图1所示。另外在进行锤击试验时,有的时候力脉冲也会在脉冲的末端位置出现振荡,如图2所示。我们已经知道力脉冲出现振荡现象称之为“振铃现象”。那么,为什么会在信号的转折处出现振铃现象呢?在回答这个问题之前,我们仔细观察一下这两个信号 ...
(学习这部分内容大约需要50分钟) 摘要 Gibbs采样是一种马尔科夫连蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法, 其中每个随机变量从给定剩余变量的条件分布迭代地重新采样. 它是在概率模型中执行后验推理的简单且常用的高效方法. 预备知识 学习Gibbs ...
gibbs采样 关键字一 关键字二 参数估计与预测 机器学习的一般思路为: 1.从问题的本质中构建模型,定义样本的产生,有联合概率(图模型)。 2.进行模型参数的估计:MLE、MAP、Bayes。 3.使用模型对新 ...
Gibbs Sampling Intro Gibbs Sampling 方法是我最近在看概率图模型相关的论文的时候遇见的,采样方法大致为:迭代抽样,最开始从随机样本中抽样,然后将此样本作为条件项,按条件概率抽样,每次只从一个维度考虑,当所有维度均采样完,开始下一轮迭代。 Random ...
MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中,我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题 ...
,这就是我们下面讲到的Gibbs采样。 1. 重新寻找合适的细致平稳条件 2. 二维Gi ...
1、Sampling初探: 计算机可以使用一种随机算法来计算圆周率PI,方法是在边长为d正方形的范围内不断地产生随机数,正方形内切一个直径为d的圆,设C为落入这个圆内点的个数,S为正方形 ...