一、皮尔逊相关系数常见公式：公式转换：具体和皮尔逊相关系数相关的内容可以看之前的一篇文章。相似度计算（2）——皮尔逊相关系数二、python实现方法1：直接按公式算importnumpyasnpx=np.array([1,3,5])y=np.array([1,3,4])n=len(x)sum_xy=np.sum(np.sum(x*y))sum_x=np.sum(np.sum(x))sum_y=np.sum(np.sum(y))sum_x2=np.sum(np.sum(x*x))sum_y2=np.sum(np.sum(y*y))pc=(n*sum_xy-sum_x*sum_y)/np.sqrt
一、皮尔逊相关系数常见公式：公式转换：具体和皮尔逊相关系数相关的内容可以看之前的一篇文章。相似度计算（2）——皮尔逊相关系数二、python实现方法1：直接按公式算importnumpyasnpx=np.array([1,3,5])y=np.array([1,3,4])n=len(x)sum_xy=np.sum(np.sum(x*y))sum_x=np.sum(np.sum(x))sum_y=np.sum(np.sum(y))sum_x2=np.sum(np.sum(x*x))sum_y2=np.sum(np.sum(y*y))pc=(n*sum_xy-sum_x*sum_y)/np.sqrt
一、看两者是否算相关要看两方面：显著水平以及相关系数（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；如果小于0.01就更显著；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说：拒绝原假设无关,两组数据显著相关也说两者间确实有明显关系.通常需要p值小于0.1,最好小于0.05设甚至0.01,才可得出结论：两组数据有明显关系,如果p=0.5,远大于0.1,只能说明相关程度不明显甚至不相关.起码不是线性相关.（2）相关系数,也就是PearsonCorrelation(皮尔逊相关
从倒谱图出发MFCC是MelFrequencyCepstralCoefficient的简称，要理解MFCC特征，就需要先明白这里引入的一个新的概念——Cepstral，这个形容词的名词形式为Cepstrum，即倒谱图（频谱图Spectrum前四个字母倒着拼）倒谱图是用来“提取”语音的音色（timbre）的，音色是区分说话人最有力的特征，尤其是在前深度学习时代。先直接给出求倒谱图的公式：C[x(n)]=F−1[log(∣F[x(n)]∣2)]C[x(n)]=F^{-1}[log(|F[x(n)]|^2)]C[x(n)]=F−1[log(∣F[x(n)]∣2)]其中x(n)x(n)x(n)是离散化
从倒谱图出发MFCC是MelFrequencyCepstralCoefficient的简称，要理解MFCC特征，就需要先明白这里引入的一个新的概念——Cepstral，这个形容词的名词形式为Cepstrum，即倒谱图（频谱图Spectrum前四个字母倒着拼）倒谱图是用来“提取”语音的音色（timbre）的，音色是区分说话人最有力的特征，尤其是在前深度学习时代。先直接给出求倒谱图的公式：C[x(n)]=F−1[log(∣F[x(n)]∣2)]C[x(n)]=F^{-1}[log(|F[x(n)]|^2)]C[x(n)]=F−1[log(∣F[x(n)]∣2)]其中x(n)x(n)x(n)是离散化
又是一个长长的工具类函数，创作编写不易，如果有用的话点赞,转发走起~绘制超好看的相关系数矩阵图！工具函数由于过长将放在最后展示，以下先展示使用方式和绘制效果：使用效果使用教程0数据准备数据就多列的数值矩阵即可：X=[-2.8461-0.9470-0.1491-1.6213-1.11060.64282.7456-1.0897-0.7024-0.1509-1.9612-0.97061.09500.39401.61080.63230.3761-1.1815-0.3485-1.2662-0.8673-1.6869-0.80521.41720.17170.0230-0.1417-0.0084-1.213
又是一个长长的工具类函数，创作编写不易，如果有用的话点赞,转发走起~绘制超好看的相关系数矩阵图！工具函数由于过长将放在最后展示，以下先展示使用方式和绘制效果：使用效果使用教程0数据准备数据就多列的数值矩阵即可：X=[-2.8461-0.9470-0.1491-1.6213-1.11060.64282.7456-1.0897-0.7024-0.1509-1.9612-0.97061.09500.39401.61080.63230.3761-1.1815-0.3485-1.2662-0.8673-1.6869-0.80521.41720.17170.0230-0.1417-0.0084-1.213
原理介绍 1.kappa系数为一种精度评价指标，其计算公式为k=（p0-pe）/（1-pe）p0是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数，也就是总体分类精度 pe是各类真实样本个数与预测出来的样本个数的乘积之和，再除以总样本个数的平方 2.单目标提取为二分类，即将整幅影像分为两类，目标与背景，那么在计算kappa系数时可利用公式简便计算计算公式举例对遥感图像中单一目标物进行提取，目视解译的样本数量为真实值（假设），其他方法解译的样本数量为提取值。遥感影像总样本数量（即像元个数）：N真实值：Z提取值：T真实值与提取值重合的样本个数：ztp0=(2*zt+N-Z-T)/Npe
🎊【蓝桥杯嵌入式】专题正在持续更新中，原理图解析✨，各模块分析✨以及历年真题讲解✨都在这儿哦，欢迎大家前往订阅本专题，获取更多详细信息哦🎏🎏🎏🪔本系列专栏- 蓝桥杯嵌入式_勾栏听曲_0的博客🍻欢迎大家 🏹 点赞👍 评论📨 收藏⭐️📌个人主页-勾栏听曲_0的博客📝🔑希望本文能对你有所帮助，如有不足请指正，共同进步吧🏆🎇哲人日已远，典刑在夙昔。风檐展书读，古道照颜色。📈目录预分频系数重装载值 设置STM32CubeMX预分频系数 预分频系数就是将你使用的时钟的频率以预分频系数为单位分割，如现在使用的是80MHz频率的时钟，预分频系数设置为80，那就是将原本的80次计数看成是1次，时钟
1、问题现要求解系数矩阵由16阶Hilbert方程组构成的线性方程组，右端项为 即要求解方程组Ax=b，其中A=A0,b=b0 分别用高斯-赛德尔方法、最速下降法、共轭梯度法求解如下。2.1.高斯-赛德尔方法 2.2.最速下降法 2.3.共轭梯度法 在最速下降法中，搜索方向p取的是函数减少最快的方向，负梯度方向从局部上看是二次函数的最快下降方向，但是整体上看这并非最好。对于对称正定矩阵A，共轭梯度法选择关于A共轭的向量p1,p2,…代替最速下降法中的负梯度方向，使迭代法对任意给定的初始点x0具有有限步收敛性。共轭梯度法本质上是利用A正交定理，反复对残差实施施密特正交化。 3、对比 绘制出
