原文:吉布斯現象( Gibbs)

在連續傅里葉級數 或積分 變換中,信號所對應的離散頻譜 或連續頻譜 為 或 ,其頻率是無限離散分布的 或頻譜的分布范圍是無限區間的 。很顯然,單位時間內,頻率較低 簡稱低頻,即較小 的簡諧波相對頻率較高 簡稱高頻,即較大 的簡諧波在空間的變化要平穩得多。例如,時所對應的直流分量在空間是不變化的 信號在整個區間的平均值 ,其它成分的信號則隨頻率的增大而更加快速變化。 對於一個在有限區間分布的信號,其 ...

2014-04-23 10:34 0 6091 推薦指數:

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什么是吉布斯現象

1. 什么是吉布斯現象 1. 什么是吉布斯現象 1.1. 什么吉布斯現象? 1.2. 吉布斯現象形成的原因? 1.3. 如何減小吉布斯現象? 1.1. 什么吉布斯現象? 矛盾性:在時域描述一個不連續的信號要求信號的有無窮的頻率成分 ...

Sat Sep 18 06:04:00 CST 2021 0 543
什么是吉布斯現象

在測量轉速時,我們經常會看到在方波脈沖的轉折處信號出現明顯的振盪,如圖1所示。另外在進行錘擊試驗時,有的時候力脈沖也會在脈沖的末端位置出現振盪,如圖2所示。我們已經知道力脈沖出現振盪現象稱之為“振鈴現象”。那么,為什么會在信號的轉折處出現振鈴現象呢?在回答這個問題之前,我們仔細觀察一下這兩個信號 ...

Sat Jan 05 02:26:00 CST 2019 0 9491
Gibbs采樣

(學習這部分內容大約需要50分鍾) 摘要 Gibbs采樣是一種馬爾科夫連蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法, 其中每個隨機變量從給定剩余變量的條件分布迭代地重新采樣. 它是在概率模型中執行后驗推理的簡單且常用的高效方法. 預備知識 學習Gibbs ...

Tue Feb 14 23:20:00 CST 2017 0 4528
gibbs采樣

gibbs采樣 關鍵字一 關鍵字二 參數估計與預測 機器學習的一般思路為: 1.從問題的本質中構建模型,定義樣本的產生,有聯合概率(圖模型)。 2.進行模型參數的估計:MLE、MAP、Bayes。 3.使用模型對新 ...

Fri Mar 31 01:43:00 CST 2017 0 3947
[學習筆記] Gibbs Sampling

Gibbs Sampling Intro Gibbs Sampling 方法是我最近在看概率圖模型相關的論文的時候遇見的,采樣方法大致為:迭代抽樣,最開始從隨機樣本中抽樣,然后將此樣本作為條件項,按條件概率抽樣,每次只從一個維度考慮,當所有維度均采樣完,開始下一輪迭代。 Random ...

Wed Dec 25 00:59:00 CST 2019 0 3825
MCMC(四)Gibbs采樣

    MCMC(一)蒙特卡羅方法     MCMC(二)馬爾科夫鏈     MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣     MCMC(四)Gibbs采樣     在MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣中,我們講到了M-H采樣已經可以很好的解決蒙特卡羅方法需要的任意概率分布的樣本集的問題 ...

Fri Mar 31 01:03:00 CST 2017 97 47040
采樣之Gibbs采樣

,這就是我們下面講到的Gibbs采樣。 1. 重新尋找合適的細致平穩條件 2. 二維Gi ...

Thu Aug 16 06:52:00 CST 2018 0 2574
Gibbs Sampling [轉]

1、Sampling初探: 計算機可以使用一種隨機算法來計算圓周率PI,方法是在邊長為d正方形的范圍內不斷地產生隨機數,正方形內切一個直徑為d的圓,設C為落入這個圓內點的個數,S為正方形 ...

Fri Sep 14 21:18:00 CST 2012 0 3206
 
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