如果对振动数据做连续小波变换(CWT)和短时傅立叶变换(STFT),用原始数据和卡尔曼滤波数据,哪个更好或更合理?
一、两者的作用对比 内容 原始振动信号 卡尔曼滤波后的信号 保留所有频率成分 是,包括高频+噪声 否,滤掉了部 […]
如果对振动数据做连续小波变换(CWT)和短时傅立叶变换(STFT),用原始数据和卡尔曼滤波数据,哪个更好或更合理? Read More »
一、两者的作用对比 内容 原始振动信号 卡尔曼滤波后的信号 保留所有频率成分 是,包括高频+噪声 否,滤掉了部 […]
如果对振动数据做连续小波变换(CWT)和短时傅立叶变换(STFT),用原始数据和卡尔曼滤波数据,哪个更好或更合理? Read More »
近期,杨立昆(Yann LeCun)教授发表演讲Shaping the Future of Artificia
AI技术路线之一:用能量模型(EBM)取代概率模型(Probabilistic)?🤔—但问题是,在信息技术领域,对于用数学方法解决现实问题,从历史上看,概率论往往胜出。 Read More »
论文PINNs for Solving Unsteady Maxwell’s Equations:
用物理信息神经网络(PINNs)求解非稳态麦克斯韦方程 Read More »
论文Transformers without Normalization的研究证明了Transformer可以
无归一化Transformer:用Dynamic Tanh (DyT)取代层归一化(Layer Normalization, LN) Read More »
在神经网络中,归一化(Normalization) 是一种用于调整和标准化神经元激活值的方法,主要目的是 加速
浅谈神经网络的归一化(Normalization) Read More »