function [e,w] = VSNLMS(x,d,Lw,mu,psi,alpha,eta,vsFlag) %VSNLMS Variable Step-size Nomalized LMS algorithm for AEC % w=zeros(Lw,1); e=d; Pd=1; Pyhat=1; Pe=1; for n=length(w):length(x) xtdl=x(n:-1:n-Lw+1); yhat=w'*xtdl; e(n)=d(n)-yhat; % Step-size Variation if vsFlag==1 Pd=alpha*Pd+(1-alpha)*d(n)*d(n); Pyhat=alpha*Pyhat+(1-alpha)*yhat*yhat; Pe=alpha*Pe+(1-alpha)*e(n)*e(n); mu=1-eta*Pyhat/Pd; if mu>1 mu=1; elseif mu<0 mu=0; end end w=w+mu/(xtdl'*xtdl+psi)*xtdl*e(n); end end

时间: 2023-12-06 22:42:18 浏览: 159
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ETA-2824机芯图纸

这是一个用于自适应回声消除的变步长归一化 LMS 算法。函数的输入参数包括： - x：输入信号 - d：期望输出信号 - Lw：滤波器长度 - mu：步长 - psi：正则化参数 - alpha：平滑系数 - eta：步长调整参数 - vsFlag：是否启用步长自适应 函数的输出包括： - e：滤波器输出与期望输出之间的误差 - w：自适应滤波器的系数 该算法的主要思想是根据误差信号的能量与输入信号及滤波器输出信号的能量变化情况来自适应地调整步长，以提高算法的收敛速度和稳定性。
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eta-android-2048：在Eta中使用Yampa FRP库的Android 2048游戏

$ cd eta-android-2048 在local.properties添加您的Android SDK路径。 local.properties sdk.dir=[SDK-Path-Here] 生成APK。 $ ./gradlew assembleDebug 在手机或模拟器上进行测试 如果要在手机上进行测试，请...

function L = softmaxLog(X,W) % L(n,:) = log softmax(W * X(n,:)') % This file is from pmtk3.googlecode.com eta = X*W; Z = sum(exp(eta), 2); nclasses = size(eta,2); L = eta - repmat(log(Z), 1, nclasses); end

在函数内部，首先计算乘积 eta，即输入矩阵 X 与权重矩阵 W 的点积。 然后，计算每个样本的 softmax 函数分母 Z，通过对乘积 eta 按行进行指数运算，并求和。 接下来，获取输出类别的数量 nclasses。 ...

WARNING:tensorflow:period argument is deprecated. Please use save_freq to specify the frequency in number of batches seen. Epoch 1/150 10330/10330 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0191 - mae: 0.0199 - mse: 0.0191Traceback (most recent call last):

这是一段 TensorFlow 的警告信息和训练神经网络时可能出现的错误信息。警告信息指出period参数已经被弃用，应该使用save_freq参数来指定保存模型的频率。而错误信息则可能是由于训练过程中出现了异常导致的，...

% 输入数据 x = [0.1 1.1; 4.1 4.2; 6.8 7.1; -1.4 -4.3; -3.5 -4.1;4.5 0; 2.0 2.7;6.3 1.6; 4.1 2.8; 4.2 1.9;3.1 5.0;1.4 -3.2;-0.8 -1.3;2.4 -4.0;0.9 1.2;2.5 -6.1;5.0 6.4;8.4 3.7;3.9 4.0;4.1 -2.2]; y = [1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1]; % 感知准则函数判别方法 [w, b] = percentage(x, y, 0.1, 100); % 生成二维网格 [x1, x2] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10); x_grid = [x1(:), x2(:)]; % 计算输出 y_pred = sign(w * x_grid' + b); % 转换输出为0和1 z = reshape((y_pred == 1), size(x1)); % 画图 figure; hold on; scatter(x(y==1,1), x(y==1,2), 'ro'); scatter(x(y==-1,1), x(y==-1,2), 'bx'); contour(x1, x2, z, [0.5 0.5], 'k'); function [w, b] = percentage(x, y, eta, max_iter) % x: 输入数据，每行表示一个样本点 % y: 标签，1表示w1类别，-1表示w2类别 % eta: 学习率 % max_iter: 最大迭代次数 % w: 权重向量 % b: 偏置项 [n, m] = size(x); w = rand(1, m); b = rand(); for iter = 1:max_iter misclassified = 0; for i = 1:n y_pred = sign(w * x(i,:)' + b); if y_pred ~= y(i) w = w + eta * y(i) * x(i,:); b = b + eta * y(i); misclassified = 1; end end if misclassified == 0 break; end end end解释代码

其中，输入数据为 x，标签为 y，eta 表示学习率，max_iter 表示最大迭代次数。函数 percentage 实现了感知器算法的训练过程，返回训练得到的权重向量 w 和偏置项 b。在主程序中，通过调用 percentage 函数得到 w 和 ...

for e=1:n_epoch perm = randperm(n_train); for i = 1:n_train ni = perm(i); best_j = -1; picked_y = labels(ni); while(picked_y==labels(ni)) picked_y = randi(n_class); end [max_score, best_j] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,picked_y), W); [best_score_yi, best_j_yi] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,labels(ni)), W); if(max_score + 1 > best_score_yi) if(best_j==best_j_yi) W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * (Y(:,picked_y) - Y(:,labels(ni)))'; else W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * Y(:,picked_y)'; W{best_j_yi} = W{best_j_yi} + eta * X(ni,:)' * Y(:,labels(ni))'; end end end end

如果best_j和best_j_yi不相等，则分别更新W{best_j}和W{best_j_yi}的权重，以减小与picked_y标签的差异和增加与labels(ni)标签的相似性。 最后，代码继续迭代下一个训练样本，直到完成所有训练样本的遍历。 整个...

def f(w, X): return np.sum((X.dot(w)**2)) / len(X) def df_math(w, X): return X.T.dot(X.dot(w)) * 2. / len(X) def df_debug(w, X, epsilon=0.0001): res = np.empty(len(w)) for i in range(len(w)): w_1 = w.copy() w_1[i] += epsilon w_2 = w.copy() w_2[i] -= epsilon res[i] = (f(w_1, X) - f(w_2, X)) / (2 * epsilon) return res def direction(w): return w / np.linalg.norm(w) def gradient_ascent(df, X, initial_w, eta, n_iters = 1e4, epsilon=1e-8): w = direction(initial_w) cur_iter = 0 while cur_iter < n_iters: gradient = df(w, X) last_w = w w = w + eta * gradient w = direction(w) # 注意1：每次求一个单位方向 if(abs(f(w, X) - f(last_w, X)) < epsilon): break cur_iter += 1 return w

df_math(w, X)用来计算代价函数的梯度，df_debug(w, X, epsilon)是用来调试df_math(w, X)函数的，direction(w)用来保证梯度向量的方向为最大增加方向，gradient_ascent(df, X, initial_w, eta, n_iters = 1e4, ...

eta = 0.01 converged = False while not converged: weights_changed = False for x, t in zip(X_train, y_train): y = np.argmax(np.dot(w, x)) if y != t: w[t] += eta * x w[y] -= eta * x weights_changed = True if not weights_changed: converged = True给这段代码加注释

w[y] -= eta * x # 设置权重变化标志为 True weights_changed = True # 如果本轮迭代中没有更新权重，说明已经收敛，设置收敛标志为 True if not weights_changed: converged = True 这段代码实现了...

import numpy as np def sigmoid(scores): return 1/(1+np.exp(-scores)) class LogisticRegression: def fit(self,X,y,eta=0.1,N=1000): #拟合模型 m,n=X.shape w=np.zeros((n,1)) for t in range(N): h=sigmoid(X.dot(w)) g=1.0/m * X.T.dot(h-y) w=w-eta * g self.w=w def predict_proba(self,X): #预测样本的概率值 return sigmoid(X.dot(self.w)) def predict(self,X): #根据概率值进行二分类预测（0 或 1） proba=self.predict_proba(X) return (proba>=0.5).astype(np.int)你能帮我写一个与我这个代码相适应的逻辑回归算法

self.w = self.w - self.eta * g def predict_proba(self, X): return sigmoid(X.dot(self.w)) def predict(self, X): proba = self.predict_proba(X) return (proba >= 0.5).astype(np.int) 这个...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

self.w = self.w - self.eta * self.__dw self.b = self.b - self.eta * self.__db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): x, y = dataReader.GetBatchTrainSamples(1) z = ...

P = 30; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1) d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) / (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比给以上内容添加matlab代码，得到gamma_b和gamma_e随theta变化的曲线图

gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比 plot(theta, gamma_b, theta, gamma_e); title('Gamma_B and Gamma_E vs. ...

怎么理解： for ii=1:length(thetaOut) tO=thetaOut(ii); for kk=1:length(phiOut) phiO=phiOut(kk); psi=acos(sin(tO)*sin(ti)*cos(phiO)+cos(tO)*cos(ti)); B=abs(sin(psi))/sqrt(sin(psi)^2-(sin(ti)*sin(tO)*sin(phiO))^2); etaE=acos(B*cos(eta));

最后，根据B和eta的值计算出etaE的值，其中eta是程序中已经定义好的一个变量。 可以理解为，这个循环嵌套的结构将会依次处理thetaOut和phiOut数组中的每一个元素，对于每一组(ii,kk)，都会计算出对应的psi、B和etaE...

怎么理解：for ii=1:length(thetaOut) tO=thetaOut(ii); for kk=1:length(phiOut) phiO=phiOut(kk); psi=acos(sin(tO)*sin(ti)*cos(phiO)+cos(tO)*cos(ti)); B=abs(sin(psi))/sqrt(sin(psi)^2-(sin(ti)*sin(tO)*sin(phiO))^2); etaE=acos(B*cos(eta));

最后，根据B和eta的值计算出etaE的值，其中eta是程序中已经定义好的一个变量。 可以理解为，这个循环嵌套的结构将会依次处理thetaOut和phiOut数组中的每一个元素，对于每一组(ii,kk)，都会计算出对应的psi、B和etaE...

import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def cost_function(theta, X, y): m = len(y) h = sigmoid(X @ theta) J = -(1/m) * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h)) grad = (1/m) * X.T @ (h - y) return J, grad def trust_region_newton_method(X, y, max_iter=100, eta=0.05, delta=0.1): n = X.shape[1] theta = np.zeros((n,1)) J, grad = cost_function(theta, X, y) H = np.eye(n) for i in range(max_iter): # solve trust region subproblem p = np.linalg.solve(H, -grad) if np.linalg.norm(p) <= delta: d = p else: d = delta * p / np.linalg.norm(p) # compute actual reduction and predicted reduction J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho < 0.25: delta *= 0.25 elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2*delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_new - grad) @ (grad_new - grad).T / ((grad_new - grad).T @ d) # check convergence if np.linalg.norm(grad) < 1e-5: break return theta 修改此代码，让他运行出来

J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_...

import numpy as npdef sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z))def cost_function(theta, X, y): m = len(y) h = sigmoid(X @ theta) J = -(1/m) * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h)) grad = (1/m) * X.T @ (h - y) return J, graddef trust_region_newton_method(X, y, max_iter=100, eta=0.05, delta=0.1): n = X.shape[1] theta = np.zeros((n,1)) J, grad = cost_function(theta, X, y) H = np.eye(n) for i in range(max_iter): # solve trust region subproblem p = np.linalg.solve(H, -grad) if np.linalg.norm(p) <= delta: d = p else: d = delta * p / np.linalg.norm(p) # compute actual reduction and predicted reduction J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho < 0.25: delta *= 0.25 elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2*delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_new - grad) @ (grad_new - grad).T / ((grad_new - grad).T @ d) # check convergence if np.linalg.norm(grad) < 1e-5: break return theta——为什么这个代码运行了没有结果出来

X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]]) y = np.array([[0], [0], [1], [1]]) theta = trust_region_newton_method(X, y) print(theta) 这里的 X 和 y 是输入数据，你需要根据具体问题来设置这些...

P = 20; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1); d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 theta = linspace(0, 1, 101); gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比 plot(theta, gamma_b,theta, gamma_e); xlabel('theta'); ylabel('gamma_b and gamma_e'); legend('gamma_b', 'gamma_e');

这是一个MATLAB代码片段，它用于计算基于物理层安全的无线通信系统中Bob和Eve的信噪比。具体来说，它考虑了Alice到Bob和...最终，代码绘制了gamma_b和gamma_e随theta变化的图形，其中theta是Alice选择的功率分配系数。
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