DSP_sp_maxidx

时间: 2023-08-31 09:09:09 浏览: 44
DSP_sp_maxidx 函数是一个 DSP 库函数,用于查找给定长度的实数数组中的最大值及其索引。 函数原型如下: `void DSP_sp_maxidx(const float *x, int nx, float *pMaxValue, int *pMaxIndex);` 参数说明: - `x`:指向输入数据的指针。 - `nx`:输入数据的长度。 - `pMaxValue`:指向最大值的指针。 - `pMaxIndex`:指向最大值索引的指针。 该函数会在输入数组 `x` 中查找最大值及其索引,并将结果存储在 `pMaxValue` 和 `pMaxIndex` 中。如果输入数组为空,则最大值和最大值索引的值都为 0。 示例代码: ```c #include <stdio.h> #include "dsp.h" #define ARRAY_SIZE 6 int main() { float x[ARRAY_SIZE] = {1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 0.5}; float maxValue = 0.0; int maxIndex = 0; DSP_sp_maxidx(x, ARRAY_SIZE, &maxValue, &maxIndex); printf("Max value: %f\n", maxValue); printf("Max index: %d\n", maxIndex); return 0; } ``` 输出结果: ``` Max value: 3.000000 Max index: 2 ```

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function varargout = mixexpPredict(model, X) %% Predict using mixture of experts model % If the response y is real-valued, we return % [mu, sigma2, post, muk, sigma2k] = mixexpPredict(model, X) % mu(i) = E[y | X(i,:)] % sigma2(i) = var[y | X(i,:)] % weights(i,k) = p(expert = k | X(i,:) % muk(i) = E[y | X(i,:), expert k] % sigma2k(i) = var[y | X(i,:), expert k] % % If the response y is categorical, we return % [yhat, prob] = mixexpPredict(model, X) % yhat(i) = argmax p(y|X(i,:)) % prob(i,c) = p(y=c|X(i,:)) % This file is from pmtk3.googlecode.com [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; if isfield(model, 'preproc') [X] = preprocessorApplyToTest(model.preproc, X); end K = model.nmix; if model.fixmix weights = repmat(model.mixweights, N, 1); else weights = softmaxPmtk(X*model.Wq); % weights(n,q) end if model.classifier % implemented by JoAnne Ting prob = zeros(N, size(model.Wy,2)); yhat_k = zeros(N, model.Nclasses, K); for k = 1:K yhat_k(:,:,k) = softmaxPmtk(X*model.Wy(:,:,k)); % Weighted vote prob = prob + yhat_k(:,:,k) .* repmat(weights(:,k), 1, size(model.Wy,2)); end yhat = maxidx(prob, [], 2); varargout{1} = yhat; varargout{2} = prob; else % mean of a mixture model is given by % E[x] = sum_k pik muk %mu = sum(weights .* (X*model.Wy), 2); % variance of a mixture model is given by % sum_k pi_k [Sigmak + muk*muk'] - E[x] E[x]' muk = zeros(N,K); vk = zeros(N,K); mu = zeros(N,1); v = zeros(N,1); for k=1:K muk(:,k) = X*model.Wy(:,k); mu = mu + weights(:,k) .* muk(:,k); vk(:,k) = model.sigma2(k); v = v + weights(:,k) .* (vk(:,k) + muk(:,k).^2); end v = v-mu.^2; varargout{1} = mu; varargout{2} = v; varargout{3} = weights; varargout{4} = muk; varargout{5} = vk; end end

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