p=24753最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性# 拟合高斯 copulafit.gaussian 的AICfit.aic = AIC(filik,############...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。
p=6193最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。...例如要模拟来自高斯 copula 的相关多元数据，请执行以下三个步骤：1.从相关矩阵模拟相关的多元正态数据。边缘分布都是标准正态分布。2.使用标准正态累积分布函数将正态边缘转换为均匀分布。...R.请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。...此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。Copula函数主要应用在哪里呢？...为简单起见，我们将假设正态分布 。因此，我们估计边缘的参数。直方图显示如下：现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。
randn：返回一个从标准正态分布中得到的随机标量。 randn（）命令是产生白噪声的，白噪声应该是0均值，方差为1的一组数。...Matlab中randn()是产生正态分布的随机数或矩阵的函数，它产生均值为0，方差为1，标准差为1的正态分布的随机数或矩阵的函数。...高斯白噪声函数 高斯白噪声概念解释： 高斯白噪声（white Gaussian noise; WGN）：均匀分布于给定频带上的高斯噪声 如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的...参考来源 matlab 中产生高斯白噪声 高斯白噪声及Matlab常用实现方法 关于dB 分贝 Matlab产生高斯白噪声 MATLAB产生特定功率谱密度的高斯白噪声的两种方法 版权声明：...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...seed()函数将播种伪随机数生成器，以整数值作为参数，如1或7.如果seed()函数之前没有使用随机性调用时，默认是使用当前系统时间中从时间起点（1970）开始的毫秒。...此函数有两个参数：生成的整数值的范围的开始和结束。生成的随机整数值的开始和结束范围内，包括范围值的开始和结束，即在区间[start，end]中。随机值从均匀分布抽取。...此函数有三个参数，范围的下界，范围的上界，以及要生成的整数值的数量或数组的大小。随机整数将从均匀分布中抽取，包括下界的值，不包含上界的值，即在区间[lower，upper）中。...此函数使用单个参数来指定结果数组的大小。高斯值是从标准高斯分布中抽取的；这是一个平均值为0.0，标准差为1.0的分布。 下面的示例显示了如何生成随机高斯值数组。
p=24753 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性 # 拟合高斯 copula fit.gaussian <- fitCopula (ncp)) # 记录拟合的AIC fit.aic = AIC(filik, #####...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。
p=24753 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性 # 拟合高斯 copula fit.gaussian <- fitCopula (ncp)) # 记录拟合的AIC fit.aic = AIC(filik, #####...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。
p=23646最近我们被客户要求撰写关于copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。...简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。最重要的是，它们允许你将依赖关系与边缘分布分开研究。...copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边缘分布上而得到，这个边缘分布是通过对你感兴趣的变量的cdf进行量化转换而得到的。 ...sz=300loc=0.0 #对大多数分布来说是需要的sc=0.5y=lognorm.rvs(sc,loc=loc, size=sz)独立（不相关）数据我们将从β分布中抽取（x）的样本，从对数正态中抽取...选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。
在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性 # 拟合高斯 copula fit.gaussian <- fitCopula (ncp)) # 记录拟合的AIC fit.aic = AIC(filik, #####...然后，我们使用该模型生成 10,000 个观察结果，模拟我们模型的可能结果。我们的模拟模型与拟合模型之间的图形比较可以在图 6 中看到 - 模拟非常接近拟合模型。...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。
，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。...如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]则中括号可以省略。...下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。 ?...unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n，表示从{1,2,3，。。。，n}这n个整数中以相同的概率抽样。...ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏
答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。...例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."...2.matlab中白噪声和有色噪声怎么表示？...如果信号通过了调制，将原中频搬移到了高频段，原来的负频部分就成了正频，利用双边功率谱进行分析。 4.Matlab常用工具箱有哪些？ ...这种噪声的主要特点是其突发的脉冲幅度大，但持续时间短，且相邻突发脉冲之间往往有较长的安静时段。从频谱上看，脉冲噪声通常有较宽的频谱（从甚低频到高频），但频率越高，其频谱强度就越小。
硬核发布基于STM32H7的自适应滤波器教程，无需matlab生成系数，支持自学习（2021-09-20） 论坛下载： http://www.armbbs.cn/forum.php?...mod=viewthread&tid=94547 自适应滤波不同于IIR FIR的经典滤波器，它属于现代滤波器，可以滤除非周期性噪声。...在实际应用中，常常无法得到信号和噪声统计特性的先验知识。在这种情况下，自适应滤波技术能够获得极佳的滤波性能，因而具有很好的应用价值。...滤除200Hz正弦波效果： 展示二： 原始信号：10Hz正弦波 + 20Hz正弦波 + 30Hz正弦波 + 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声 滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声的效果...： 展示三： 原始信号：任意波形+ 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声 滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声的效果：
直方图均衡化也叫作直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布变换成均匀分布的直方图，是较为常用的灰度增强算法。直方图均衡化概括起来包括以下三个主要步骤。 ●预处理。输入图像，计算该图像直方图。...执行变换x=H(x),表示对步骤1中得到的直方图使用步骤2得到的灰度值变换表进行查表变换操作，通过遍历整幅图像的每一个像元，将原始图像灰度值x放入变换表H(x)中，可得到变换后的新灰度值x'。...因此，全局直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。...2.局部直方图处理 全局直方图均衡化增强只是将原图像的直方图进行了均衡化，未能有效保持原始图像的局部特征，容易出现色彩失真问题。...对于图像去雾有需要的朋友们可以自己动手尝试，欢迎大家分享到朋友圈，让更多有需要的朋友看到！也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流！
在实际应用中，常常无法得到信号和噪声统计特性的先验知识。在这种情况下，自适应滤波技术能够获得极佳的滤波性能，因而具有很好的应用价值。...滤除200Hz正弦波效果： 展示二： 原始信号：10Hz正弦波 + 20Hz正弦波 + 30Hz正弦波 + 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声 滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声的效果...： 展示三： 原始信号：任意波形+ 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声 滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声的效果： 2、CiA联盟举行的第一次 CAN...下一步是测试将错误的 CAN XL 数据帧引入网络线路并注入专用位错误。...mod=viewthread&tid=94547 这次先把Matlab的IIR应用更新了，下次更新加入IIR在芯片上的应用。
p=24535 最近我们被客户要求撰写关于COPULA模型蒙特卡洛的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。...算法 默认情况下，fit 使用最大似然将 copula 拟合到 u。当 u 包含通过边缘累积分布函数的参数估计转换为单位超立方体的数据时，这称为边缘_推断函数 (IFM)_ 方法。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同的置信区间 。 例子 将_t_ Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...copula 上述构造的第一步定义了所谓的 copula，特别是高斯 copula。双变量 copula 只是两个随机变量的概率分布，每个变量的边缘分布都是均匀的。...nu, n); plot(U); t copula 对 U1 和 U2 具有均匀的边缘分布，就像高斯 copula 一样。
p=24535 最近我们被客户要求撰写关于COPULA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。...算法 默认情况下，fit 使用最大似然将 copula 拟合到 u。当 u 包含通过边缘累积分布函数的参数估计转换为单位超立方体的数据时，这称为边缘_推断函数 (IFM)_ 方法。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同的置信区间 。 例子 将_t_ Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...copula 上述构造的第一步定义了所谓的 copula，特别是高斯 copula。双变量 copula 只是两个随机变量的概率分布，每个变量的边缘分布都是均匀的。...nu, n); plot(U); t copula 对 U1 和 U2 具有均匀的边缘分布，就像高斯 copula 一样。
计算机图形学中锯齿的常见例子是光栅化线或三角形边缘的“锯齿”，被称为“萤火虫”的闪烁高光，以及带有棋盘格图案的纹理被缩小时（第6.2.2节）。 当以太低的频率对信号进行采样时，就会发生混叠。...此外，假设在重采样后，我们希望新的样本点以样本之间的间隔 均匀定位。对于 ，进行缩小（下采样），对于 ，进行放大（上采样）。 放大是两者中较简单的情况，所以让我们从它开始。...将所有几何图形渲染到多样本缓冲区后，将执行解析操作。此过程将样本颜色平均在一起以确定像素的颜色。值得注意的是，在使用具有高动态范围颜色值的多重采样时可能会出现问题。...在现代GPU上，像素或计算着色器可以访问MSAA样本并使用所需的任何重建过滤器，包括从周围像素样本中采样的过滤器。更宽的过滤器可以减少混叠，但会丢失锐利的细节。...给定样本，显示了两个可能的边缘位置。在右侧，最佳猜测边缘用于将相邻颜色与估计的覆盖率成比例地混合到中心像素中。对图像中的每个像素重复此过程。
作者在_Preprocess_阶段中，针对每个高斯，并行地裁剪低混叠透明度的高斯方格对，从而减少了后续阶段需要处理的高斯方格对数量。...为实现这一目标，作者提出了对于投影高斯分布的适应半径，该适应半径计算每个高斯分布的包围圆，并在 Preprocess 阶段从包围圆的外切正方形中裁剪出 Tiles，高斯分布在该过程中是并行处理的。...为平衡合成质量和渲染速度，作者将加载平衡损失与 L1 损失和 SSIM 损失相结合到总体损失函数中，总损失公式如下： 其中 、、 是 L1 损失、SSIM 损失和加载平衡损失的权重系数，且 。...自适应半径通过将部分连续裁剪从Gaussian-Serial Render阶段提前到Gaussian-Parallel Preprocess阶段来实现渲染加速。...关于负载均衡在不同场景中的应用，它更适合适用于低频信息场景，如深度混叠数据集中的场景。随着信息频率的增加，局部低频信息的区域总是可以实现更准确的建模，从而抵消质量损失。
这个各向同性的假设，可以利用网格中的值是零均值这一事实来近似特征网格在子体素上的真实积分。通过平均这些降加权特征，从 iNGP 网格中获得了具有尺度感知的预过滤特征。有关可视化信息见下图。...抗锯齿的问题在一些图形文献中有深入的探讨。Mip-map（Mip-nerf 的同名名称）预先计算了一个能够快速反锯齿的结构，但尚不清楚如何将这种方法应用于 iNGP 底层的散列数据结构。...研究者使用这 n 个多样本 {x_j} 作为各向同性高斯分布的均值，每个样本的标准差为 σ_j。他们将 σ_j 设置为 rt，通过一个超参数（在实验中为 0.35）。...在训练过程中，研究者将数据项乘以每条射线的尺度因子，在测试时他们分别评估每个尺度。这大大增加了模型跨尺度泛化的重建难度，并导致混叠伪影效果显著出现，特别是在粗尺度上。...研究者希望这里提出的工具和分析关于混叠（网的空间混叠从空间坐标颜色和密度的映射，以及 z - 混叠的损失函数在在线蒸馏沿每个射线）可以进一步提高 nerf 逆渲染技术的质量，速度和成品效率。
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
