Yolov5添加PSA极化自注意力机制PSA极化自注意力机制来源使用效果极化过程示意图源代码Yolov5添加PSA极化自注意力的步骤最近在学习目标检测领域的yolov5算法，发现PSA（极化自注意力机制）对于该算法的改进可能有用，于是在网上几经搜寻，无果，遂自己动手写了一个，现分享给大家PSA极化自注意力机制来源论文链接:PolarizedSelf-Attention:TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegression代码地址:https://github.com/DeLightCMU/PSA使用效果图1原图图2平行极化图3顺序极化极化过程示意图作者在网上没有找到p

浅聊天线极化目录浅聊天线极化一、天线极化是什么？定义二、天线极化在实际应用中的影响？1、发射天线：线极化--->接收天线：线极化2、发射天线：线极化--->接收天线：圆极化发射天线：圆极化--->接收天线：线极化3、发射天线：圆极化--->接收天线：圆极化**补充：****你懂天线极化了吗？**“天线极化”，是什么？对实际应用又有什么影响呢？接下来我们来简单聊聊这个问题。一、天线极化是什么？定义在天线的电磁波最大辐射方向上，电场强度矢量的空间取向。通俗点说，电场强度是个矢量，既有大小，又有方向。这里通过天线的电场强度矢量端点随时间变化的轨迹来定义天线的极化。同一个天线，可能不同辐射方向存在不同

主要推到了极化码编码矩阵生成迭代方式，并针对递归方法和按位生成（硬件生成不适用递归方案）的方法用matlab实现。信道组合W表示原始B-DMC信道。下图是两个信道组合的例子。长度为2的信道组合模型长度为4的信道组合模型    长度为N/2与N的信道组合形式G的推导及性质G公式推导     编码矩阵生成1迭代生成matlab实现递归生成GNfunctionGN=G(N)n=log2(N);G=1;fori=1:nG=kron(G,[1,0;1,1]);求F的n阶克罗内克内积endGN=bitrevorder(G);对行变量进行bit翻转，End2按位生成法  functionGN=GG(i,j,

主要推到了极化码编码矩阵生成迭代方式，并针对递归方法和按位生成（硬件生成不适用递归方案）的方法用matlab实现。信道组合W表示原始B-DMC信道。下图是两个信道组合的例子。长度为2的信道组合模型长度为4的信道组合模型    长度为N/2与N的信道组合形式G的推导及性质G公式推导     编码矩阵生成1迭代生成matlab实现递归生成GNfunctionGN=G(N)n=log2(N);G=1;fori=1:nG=kron(G,[1,0;1,1]);求F的n阶克罗内克内积endGN=bitrevorder(G);对行变量进行bit翻转，End2按位生成法  functionGN=GG(i,j,