linear_scale

linear_scale 是 TensorFlow 中的一个函数，用于将一个 tensor 线性缩放到一个新的范围内。它的函数定义为：

tf.compat.v1.train.linear_scale(x, y_min=0, y_max=1, x_min=None, x_max=None, name=None)

其中，x 表示输入的 tensor，y_min 和 y_max 表示输出 tensor 的最小值和最大值。x_min 和 x_max 表示输入 tensor 的最小值和最大值，如果不指定，则使用 x 中的最小值和最大值。name 表示操作的名称。

举个例子，如果我们有一个 tensor x，它的范围在 [0, 10] 之间，我们可以使用 linear_scale 将它缩放到 [0, 1] 之间：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 3, 5, 7, 9], dtype=tf.float32)
y = tf.compat.v1.train.linear_scale(x, y_min=0, y_max=1, x_min=0, x_max=10)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

输出结果为：

[0.   0.2  0.4  0.6  0.8]

相关问题

ros中linear_scale是什么

在ROS中，linear_scale是一个用于线性缩放的工具，可以将输入值按照一定比例进行缩放，并输出缩放后的值。它通常被用于将传感器读数进行归一化，或者将控制指令进行统一缩放。在ROS中，linear_scale通常作为一个节点或者一个ROS服务来使用，用户可以根据自己的需求调整缩放比例。例如，如果一个传感器读数的范围是0到100，而我们希望将其缩放到0到1之间，那么我们可以将linear_scale的参数设置为0.01，这样它就会将输入值除以100，得到0到1之间的输出值。

Tx_signal_power = var(windowed_Tx_data);%发送信号功率 linear_SNR=10^(SNR/10);%线性信噪比 noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR; noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma);%标准差sigma noise=randn(1,((symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI))+GIP)*noise_scale_factor;%产生正态分布噪声序列 Rx_data=windowed_Tx_data +noise;%接收到的信号加噪声

这段代码是用于产生一段发送信号，并在其上添加高斯白噪声，模拟接收端接收到的信号。具体来说，代码中首先计算了发送信号的功率，然后根据指定的信噪比计算出噪声的标准差。接着，使用randn函数生成一个与发送信号长度相同、均值为0、标准差为noise_scale_factor的正态分布噪声序列。最后，将发送信号和噪声相加得到接收到的信号Rx_data。其中，windowed_Tx_data是发送信号，symbols_per_carrier是每个子载波上的符号数，IFFT_bin_length是每个子载波上离散傅里叶变换（IFFT）的长度，GI是保护间隔（Guard Interval），SNR是信噪比。