H = exp(-1i*k*z_out)*exp(1i*k/(2*z_out)*(X.^2 + Y.^2))/(1i*lambda*z_out);注释

时间: 2023-07-23 15:06:45 浏览: 78
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EXP(x)的数值计算方法

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这行代码是一个用于计算波前传播的公式，其中包含以下变量： - k: 波数，表示光的波长和介质的折射率之间的关系； - z_out: 光学元件到待求点的距离； - X, Y: 待求点的水平和竖直坐标； - lambda: 光的波长。 该公式的意义是：先将光学元件到待求点的距离转化为相位因子，再根据待求点的位置计算出相应的横向和纵向的相位因子，最后将所有相位因子组合起来，得到波前传播的复振幅函数。 其中，exp表示自然对数e的幂次方，1i表示虚数单位i，^表示乘方运算，/表示除法运算。
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lambda表达式，示例参考

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r40_tinav2.1_最终验证通过_使用CB-S来验证OV5640有横条纹fpscamera+SPI2.0成功_20171114_1443没有外层目录.7z

r40_tinav2.1_最终验证通过_使用CB-S来验证OV5640有横条纹fpscamera+SPI2.0成功_20171114_1443没有外层目录.7z 开发板：CB-S 1、（可选修改/调试技巧：） 除了ov5640.c之外，其它的驱动都不编译，节省编译时间！...

load Z_data2.mat %加载Z数据 i=1; % %%%--------------------------------- f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; mu_c=12.5664e-7; sigma_c=5.8e7; epslon=8.85e-12; tdelta = -5.7e-10.*f+0.075; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b); z0 = sqrt(L./C); alfa = R./2./z0+G.*z0./2; beta = 2.*pi.*f.*sqrt(L.*C); gama = alfa+beta.*1i; F0=zeros(1,991); g=gama; %给γh赋值 %%%----------------------------------- M = zeros(1, 991); % 创建1x991的矩阵M，初始值为0 i = 1; %%%--------------------------------------- syms f F0=zeros(1,991); for x=0:100/991:100 for i=1:991 f0=Z_data2.*exp(-2.*gama.*x);%被积函数f0(f，x） F0=int(f0,f,1e6,100e6);%对f积分的F(x） end end figure(1) %图像1 xout = 0:100/991:100; yout = double(subs(F0,x,xout)); plot(xout,F0) xlabel('x') ylabel('h(x）') title('h(x)关于x的二维曲线')该程序中有什么问题

10. 在第20行，应该将f0的计算公式中的x改为i，即f0=Z_data2.*exp(-2.*gama.*i)。 11. 在第21行，应该将int函数的参数f改为符号变量f，即F0=int(f0,f,1e6,100e6)。 12. 在第38行，应该将yout的计算公式改为yout = ...

% 绘制原始信号和重建信号 figure; subplot(2,1,1); % 将mtlb中的所有元素除以mtlb的最大绝对值，以将向量归一化为[-1,1]的范围 plot(mtlb/max(abs(mtlb)),'b');grid on;title('signal of mtlb'); subplot(2,1,2); window_length=1024;%窗长 N=512;%512点DFT sign_large=1024;%语音帧的大小 sign_in=mtlb;L=length(sign_in); window=hann(window_length);Mod=sign_large-mod(L,sign_large);%对L取反 Q=(L+Mod)/sign_large; sign_in=[sign_in;zeros(Mod,1)]/max(abs(sign_in));%归一化 X=zeros(sign_large,(N/2+1));Z=zeros(window_length-1,(N/2+1)); t=(0:sign_large-1)'; window1=zeros(sign_large,(N/2+1)); window2=zeros(sign_large,(N/2+1)); for k=1:(N/2+1) w=2*pi*1j*(k-1)/N; window1(:,k)=exp(-w*t); window2(:,k)=exp(w*t); end for p=1:Q R=sign_in((p-1)*sign_large+1:p*sign_large); for k=1:(N/2+1) x=R.*window1(:,k); [X(:,k),Z(:,k)]=filter(window,1,x,Z(:,k));%加窗滤波后进行STFT变换 end X1=X.*window2; A=zeros(sign_large,1); for j=2:(N/2) A=A+X1(:,j); end Y((p-1)*sign_large+1:p*sign_large)=2*real(A)+real(X1(:,1)+X1(:,65));%求和 end sign_out=Y(1:L)/max(abs(Y)); figure(3); plot(sign_out);

1. 对原始信号进行归一化处理，使其数值范围在[-1,1]之间。 2. 定义了一个1024点的汉宁窗口，并将语音帧的大小设置为1024。 3. 将原始信号分帧，每帧大小为512，然后进行加窗滤波和STFT变换，得到频域的分析结果。...

%% clear;clc; load mtlb; %首先进行STFT变换 [S,F,T,P]=spectrogram(mtlb,1024,1023,1024); figure(1); subplot(211); % plot(mtlb/max(abs(mtlb)));grid on;title('signal of mtlb') plot(mtlb/abs(mtlb));grid on;title('signal of mtlb') subplot(212); mesh(abs(S)); title('Result Of Stft'); %然后进行谱峰频率图绘制 figure(2); [fre_max,index]=max(abs(S),[],1);%记录每一帧谱峰所对应的频率 index2=1:size(S,2); stem3(index,index2,fre_max); grid on;title('peaks'); %采用滤波器法重建mtlb信号 WL=1024;%窗长 N=512;%512点DFT M=1024;%语音帧的大小 IN=mtlb;L=length(IN);window=hann(WL);Mod=M-mod(L,M);Q=(L+Mod)/M; IN=[IN;zeros(Mod,1)]/max(abs(IN));%归一化 OUT=zeros(length(IN),1); X=zeros(M,(N/2+1)); Z=zeros(WL-1,(N/2+1)); t=(0:M-1)'; WN1=zeros(M,(N/2+1)); WN2=zeros(M,(N/2+1)); for k=1:(N/2+1) w=2*pi*i*(k-1)/N; WN1(:,k)=exp(-w*t); WN2(:,k)=exp(w*t); end for p=1:Q R=IN((p-1)*M+1:p*M); for k=1:(N/2+1) x=R.*WN1(:,k); [X(:,k),Z(:,k)]=filter(window,1,x,Z(:,k));%加窗滤波，stft变换 end X1=X.*WN2; A=zeros(M,1); for j=2:(N/2) A=A+X1(:,j); end Y((p-1)*M+1:p*M)=2*real(A)+real(X1(:,1)+X1(:,65));%求和 end OUT=Y(1:L)/max(abs(Y)); figure(3); plot(OUT);

这段代码是一个用于进行语音信号的STFT变换、谱峰频率图绘制以及采用滤波器法重建信号的MATLAB程序。STFT（短时傅里叶变换）是一种对非平稳信号进行频谱分析的方法，其基本思想是将信号分为多个时间窗口，然后对每个...

def genBlurImage(p_obj, img): smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * p_obj['N'] temp = np.arange(1,101) patchN = temp[np.argmin((smax*np.ones(100)/temp - 2)**2)] patch_size = round(p_obj['N'] / patchN) xtemp = np.round_(p_obj['N']/(2*patchN) + np.linspace(0, p_obj['N'] - p_obj['N']/patchN + 0.001, patchN)) xx, yy = np.meshgrid(xtemp, xtemp) xx_flat, yy_flat = xx.flatten(), yy.flatten() NN = 32 # For extreme scenarios, this may need to be increased img_patches = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'], int(patchN**2))) den = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_indx, patch_indy = np.meshgrid(np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1), np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1)) for i in range(int(patchN**2)): aa = genZernikeCoeff(36, p_obj['Dr0']) temp, x, y, nothing, nothing2 = psfGen(NN, coeff=aa, L=p_obj['L'], D=p_obj['D'], z_i=1.2, wavelength=p_obj['wvl']) psf = np.abs(temp) ** 2 psf = psf / np.sum(psf.ravel()) focus_psf, _, _ = centroidPsf(psf, 0.85) #: Depending on the size of your PSFs, you may want to use this psf = resize(psf, (round(NN/p_obj['scaling']), round(NN/p_obj['scaling']))) patch_mask = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_mask[round(xx_flat[i]), round(yy_flat[i])] = 1 patch_mask = scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, np.exp(-patch_indx**2/patch_size**2)*np.exp(-patch_indy**2/patch_size**2)*np.ones((patch_size*2+1, patch_size*2+1)), mode='same') den += scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, psf, mode='same') img_patches[:,:,i] = scipy.signal.fftconvolve(img * patch_mask, psf, mode='same') out_img = np.sum(img_patches, axis=2) / (den + 0.000001) return out_img

这是一个生成模糊图像的函数，它使用了Zernike多项式生成PSF（点扩散函数），并将其卷积到图像的小块上，最后将所有小块合并成一个模糊的图像。具体的实现细节包括： - 根据输入的参数计算每个小块的大小和位置 ...

import numpy as np from scipy.stats import norm # Parameters S0 = 1.5 # initial FX rate U = 1.7 # upper barrier level L = 1.2 # lower barrier level X = 1.4 # strike price T = 1.0 # time to maturity r = 0.03 # risk-free rate rf = 0.0 # foreign interest rate sigma = 0.12 # volatility # Simulation settings M = 100000 # number of Monte Carlo simulations N = 252 # number of time steps # Time and step size dt = T / N t = np.linspace(0, T, N+1) # Simulate FX rates Z = np.random.standard_normal((M, N)) S = np.zeros((M, N+1)) S[:, 0] = S0 for i in range(N): S[:, i+1] = S[:, i] * np.exp((r-rf - 0.5*sigma**2)*dt + sigma*np.sqrt(dt)*Z[:, i]) # Compute option payoff payoff = np.zeros(M) for i in range(M): # Check if the option has knocked out if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): payoff[i] = 0 else: payoff[i] = np.maximum(S[i, -1] - X, 0) # Compute option price and standard deviation using Monte Carlo simulation discount_factor = np.exp(-r*T) option_price = discount_factor * np.mean(payoff) std_dev = np.std(payoff) print("Option price:", option_price) print("Standard deviation:", std_dev) # Compute option delta using finite difference method delta = np.zeros(N+1) delta[0] = norm.cdf((np.log(S0/X) + (r-rf + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))) for i in range(1, N+1): Si = S[:, i] Si_minus_1 = S[:, i-1] Ci = np.maximum(Si-X, 0) Ci_minus_1 = np.maximum(Si_minus_1-X, 0) delta[i] = np.mean((Ci - Ci_minus_1) / (Si - Si_minus_1)) * np.exp(-r*dt) print("Option delta:", delta[-1]) File "<ipython-input-2-57deb9637f96>", line 34, in <module> if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (105,) (30,)

根据你的代码，S 是一个 (M, N+1) 的数组，所以 S[i, 201:231] 的形状是 (30,)，而 (S[i, 21:126] > U) 和 (S[i, -1] ) | (S[i, -1] > 1.8) 的形状都是 (105,)。所以在进行 | 运算时，两个形状不...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2); # % 生成信号 st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2)+0.75*np.random.randn(N); # % 生成带有高斯噪声的信号 ht = np.exp(-1j*np.pi*K*t**2); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); # % 计算循环卷积 # Z = abs(out); # Z = Z/max(Z); # Z = 20*log10(eps+Z); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.finfo(float).eps+Z); tt = t*1e6; plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(tt,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(tt,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(tt,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(tt,np.angle(out));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)'); plt.tight_layout()改为matlab代码

st = exp(1j*pi*K*t.^2) + 0.75*randn(1,N); % 生成带有高斯噪声的信号 ht = exp(-1j*pi*K*t.^2); % 匹配滤波器 out = fftshift(ifft(fft(st).*fft(ht))); % 计算循环卷积 Z = abs(out); Z = Z/max(Z); Z = 20*log10...

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

这是一个 Python 中定义的函数，函数名为 forward。该函数有五个参数：l、ab、y、...函数中首先从 self.params 中获取一些参数（包括 K、T、Z_l、Z_ab 和 momentum），然后对 batchSize 和 outputSize 进行了一些处理。
7z

gc2145_tinav2.1验证完成20170523_1648.7z

if((i+1) > buf_len) return 0; *((char*)cmd + n*lenght + j++) = buf[i++]; …… } R:\wyb\gc2145_tinav2.1\package\allwinner\cameratest\src\common\video.c static int capture_frame(void* capture,int...

把T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*np.square(t)); # % 生成信号 ht = np.conj(np.flipud(st)); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.spacing(1)+Z); plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(t*1e6,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(t*1e6,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(t*1e6,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(t*1e6,np.abs(np.angle(out)));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)');改为matlab代码

st = exp(j*pi*K*t.^2); % 生成信 ht = conj(flipud(st)); % 匹配滤波器 out = fftshift(ifft(fft(st).*fft(ht))); % 压缩后的信号 Z = abs(out); Z = Z(Z); Z = 20*log10(eps+Z); subplot(2,2,) plot(t*1e6,real(st...

C:/Users/LENOVO/PycharmProjects/pythonProject3/BP network.py:56: RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1/(1+np.exp(-z)) E:\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:179: RuntimeWarning: overflow encountered in reduce ret = umr_sum(arr, axis, dtype, out, keepdims, where=where) C:/Users/LENOVO/PycharmProjects/pythonProject3/BP network.py:75: RuntimeWarning: invalid value encountered in add hidden_out=sigmoid(np.dot(W1,sample_in)+b1) #np.dot矩矩阵相乘,hidden_out1结果为8行20列错误怎么解决

这个警告信息是由于计算过程中出现了...此外，你也可以尝试对输入数据进行归一化处理，使其数值范围在0到1之间，以避免溢出的问题。如果问题仍然存在，你可以调整神经网络的结构，比如增加或减少隐藏层的神经元数量等。

解释代码：import java.util.*; @SuppressWarnings ("unchecked") class FreqStack { HashMap<Integer,Integer>freq; HashMap<Integer,Stack<Integer>>group; int maxfreq; public FreqStack() //构造方法 { freq=new HashMap(); group=new HashMap(); maxfreq=0; } public void push(int x) //进栈操作 { int f=freq.getOrDefault(x,0)+1; freq.put(x,f); if(f>maxfreq) maxfreq=f; group.computeIfAbsent(f, z-> new Stack ()).push (x); } public int pop() //出栈操作 { int x=group.get(maxfreq).pop(); freq.put(x,freq.get(x)-1); if(group.get(maxfreq).size()==0) maxfreq--; return x; } public boolean isempty() //栈是否为空 { return maxfreq==0; } } public class Exp4 { public static void main(String[] args) { FreqStack st=new FreqStack(); System.out.println(); System.out.println("进栈元素5");st.push(5); System.out.println("进栈元素7");st.push(7); System.out.println("进栈元素5");st.push(5); System.out.println("进栈元素7");st.push(7); System.out.println("进栈元素4");st.push(4); System.out.println("进栈元素5");st.push(5); System.out.print("所有元素的出栈序列："); while (!st. isempty ()) //出栈所有元素 System.out.print(""+st.pop()); System.out.println(); } }

这段代码实现了一个频率栈，并且演示了对频率栈的基本操作。 首先，定义了一个 FreqStack 类，其中包括两个用于存储数据的哈希表 freq 和 group，以及一个记录当前最大频率的变量 maxfreq。...

Here are the detail information provided in PPTs:The option is an exotic partial barrier option written on an FX rate. The current value of underlying FX rate S0 = 1.5 (i.e. 1.5 units of domestic buys 1 unit of foreign). It matures in one year, i.e. T = 1. The option knocks out, if the FX rate:1 is greater than an upper level U in the period between between 1 month’s time and 6 month’s time; or,2 is less than a lower level L in the period between 8th month and 11th month; or,3 lies outside the interval [1.3, 1.8] in the final month up to the end of year.If it has not been knocked out at the end of year, the owner has the option to buy 1 unit of foreign for X units of domestic, say X = 1.4, then, the payoff is max{0, ST − X }.We assume that, FX rate follows a geometric Brownian motion dSt = μSt dt + σSt dWt , (20) where under risk-neutrality μ = r − rf = 0.03 and σ = 0.12.To simulate path, we divide the time period [0, T ] into N small intervals of length ∆t = T /N, and discretize the SDE above by Euler approximation St +∆t − St = μSt ∆t + σSt √∆tZt , Zt ∼ N (0, 1). (21) The algorithm for pricing this barrier option by Monte Carlo simulation is as described as follows:1 Initialize S0;2 Take Si∆t as known, calculate S(i+1)∆t using equation the discretized SDE as above;3 If Si+1 hits any barrier, then set payoff to be 0 and stop iteration, otherwise, set payoff at time T to max{0, ST − X };4 Repeat the above steps for M times and get M payoffs;5 Calculate the average of M payoffs and discount at rate μ;6 Calculate the standard deviation of M payoffs.

S[:, i+1] = S[:, i] * np.exp((r-rf - 0.5*sigma**2)*dt + sigma*np.sqrt(dt)*Z[:, i]) # Compute option payoff payoff = np.zeros(M) for i in range(M): # Check if the option has knocked out if np.any(...

你现在利用pytorch定义了两个神经网络，一个是3层用全连接层构造成的MLP，还有一个是图注意力网络。两个输出均是（16，307，12）。你现在需要把这两个神经网络作为VAE的两个编码器，将它们的输出拼接后计算隐变量，然后解码生成新的交通数据集。这个pytorch应该怎么写，请给我一个比较完整的pytorch代码。原来的数据集形状为（16992，307，12，3）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，3是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征，第三个特征维度是星期。现在按照batch_size=16送入模型得到的输出均是（16，307，12），并最好告诉我每一行在做什么，相应输出维度应该是什么。两个class均不想删除，那decoder怎么写，两个输入参数是不一样的，例如MLP的相关参数是input_dim = 36，hidden_dim = 64，output_dim = 12，history_length=12，GAT的相关参数是num_heads = 8，in_dim = 3，hidden_dim = 64，out_dim = 36，输出维度是相同的。最后，请随机生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，按批次送入模型，让我自行看看模型的效果

h = h.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() h = h.view(-1, N, int(x.size()[2])) return h # 定义VAE模型 class VAE(nn.Module): def __init__(self, mlp_input_dim, mlp_hidden_dim, mlp_output_dim, mlp_...

你现在利用pytorch定义了两个神经网络，一个是3层用全连接层构造成的MLP，还有一个是图注意力网络。两个输出均是（16，307，12），均未def encode部分。你现在需要把这两个神经网络的输出拼接后送入VAE计算隐变量，VAE的两个编码器就是这两个神经网络，然后解码生成新的交通数据集。这个pytorch应该怎么写，请给我一个比较完整的pytorch代码。原来的数据集形状为（16992，307，12，3）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，3是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征，第三个特征维度是星期。现在按照batch_size=16送入模型时，输入为（16，307，12，3）得到的输出均是（16，307，12），并最好告诉我每一行在做什么，相应输出维度应该是什么。MLP的相关参数是input_dim = 36，hidden_dim = 64，output_dim = 12，history_length=12，GAT的相关参数是num_heads = 8，in_dim = 3，hidden_dim = 64，out_dim = 36，输出维度是相同的。最后，请随机生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，按批次送入模型，让我自行看看模型的效果

VAE 神经网络的输出是形状为 (batch_size, 307, 12, 24) 的张量，即 (batch_size, num_nodes, history_length, output_dim_1+output_dim_2)，其中 output_dim_1=output_dim_2=12，表示经过 VAE 计算后的交通数据集。...

你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，请你构造3层MLP作为VAE的编码器对形状为（7，1385，307，12）的交通速度集计算隐变量。其中，7是槽的个数，1385是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长。我希望按batch_size=16送入MLP，最终batch_out的形状为（16，307，12）。请自己构造，不要调用别人的包，这是pytorch版本，请避免内存爆炸，直接killed等问题出现

h = h.view(-1, 16*307*12) mu = self.fc_mu(h) logvar = self.fc_logvar(h) return mu, logvar def reparameterize(self, mu, logvar): std = torch.exp(0.5*logvar) eps = torch.randn_like(std) z = mu...

光信号在光纤中传输方程为 i(dE/dz)+b(d^2 E/ dt^2)，b是常数，分析该系统是不是线 性系统，如果是线性系统那么频域系统函数是什么？

∫(t=-∞)^(∞) (∂E_out(z,t)/∂z - (1/c) ∂^2E_out(z,t)/∂t^2) exp(-i2πft) dt = (i/2π) ∫(f=-∞)^(∞) H(f) E_in(z,f) exp(i2πfz/c) df 因此，频域系统函数H(f)为： H(f) = (2π/c) (i/2π) exp(-i2πfc)...
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stata软件安装包（stata18）（stata软件安装包下载与安装）

软件主体：stata软件安装包。版本：stata18。价格：免费。安装教程：请阅读本人相对应的安装教程文章。描述：安装教程保姆级别仔细，直接按步骤来就行了。本人申明：本安装包需要的人可以免费获取，不用于商业买卖，只用于学术研究。（如果可以帮到大家就给个关注吧）

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