原文:吉布斯效应 Gibbs effect

将具有不连续点的周期函数 如矩形脉冲 进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。当选取的项数越多,在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时,该峰起值趋于一个常数,大约等于总跳变值的 。这种现象称为吉布斯效应。 吉布斯效应:当选用的傅里叶级数的项数增多时,更接近于原周期函 吉布斯效应 如上图示例,当选用的傅里叶级数的项数增多时,更接近于原周期函数。 我的理解就是:离散信 ...

2020-02-04 11:24 0 823 推荐指数:

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采样Gibbs Sampling

为什么要用采样 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件。举一个例子。甲只能E:吃饭、学习、打球,时间T:上午、下午、晚上,天气W:晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗。 采样的通俗解释 ...

Fri Oct 27 22:55:00 CST 2017 0 14507
采样(Gibbs采样)

目录 MCMC(一)蒙特卡罗方法 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12356492.htmlMCMC(二)马尔科夫链 https://www.cnblogs.co ...

Tue Feb 25 02:49:00 CST 2020 0 3139
LDA Gibbs Sampling(LDA的抽样)

最近因为论文需要用到LDA方法,这个方法需要的数学知识比较多,查了些资料,根据自己的理解先从Gibbs Sampling开始。 1.什么是随机模拟(统计模拟,„蒙特卡洛方法) 随机模拟的重要问题是给定一个概率分布p(x),在计算机中生成它的样本,比如利用计算机生成随机数 ...

Fri Mar 28 05:57:00 CST 2014 0 5396
采样(Gibbs Sampling)简介(转)

采样(Gibbs Sampling)  常用于DBM和DBN,采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。  要完成Gibbs抽样,需要知道条件概率。也就是说,gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布,再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布,以此循环。 概念解释  采样 ...

Wed Mar 17 03:08:00 CST 2021 0 689
采样的简单描述

几个可以学习gibbs sampling的方法1,读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,讲的很清楚,但是我记得好像没有例子。2,读artificial Intelligence,2、3版,都有。但是我没读过。3,最方便的,查wiki ...

Wed Aug 24 04:13:00 CST 2016 0 2935
深度学习(六):采样

一、引入 采样也是用于高维空间的采样方法。 假设二维联合概率分布$\pi(x_{1},x_{2})$在二维空间里有两个点,分别是$A(x_{1}^{1},x_{2}^{1})$和$B(x_{1}^{1},x_{2}^{2})$,这两个点的第一个维度取值相同,放在直角坐标系上看,它们两 ...

Thu Mar 26 08:28:00 CST 2020 1 626
LDA训练过程(采样)

采样 (Gibbs Sampling) 首先选取概率向量的一个维度,给定其他维度的变量值当前维度的值,不断收敛来输出待估计的参数。具体地 1.随机给每一篇文档的每一个词 ww,随机分配主题编号 zz2.统计每个主题 zizi 下出现字 ww 的数量,以及每个文档 nn 中出现主题 zizi ...

Wed Jan 01 00:59:00 CST 2020 0 1191
理论物理极础9:相空间流体和-刘维尔定理

莱尼喜欢看河,尤其喜欢看漂浮物顺流而下。他猜想漂浮物如何穿过礁石,如何陷入漩涡。但是河流整体,水量,流切变,河的分流和汇聚,这是莱尼所看不到的。 相空间流体 在经典力学里,注视一个特别的初始条件 ...

Sat Sep 05 16:21:00 CST 2015 0 2987
 
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