lfm演算法

❶ LFM是什麼單位,

LFM不是單位，LFM平面度檢測儀是研發的新型高科技測量儀器。主要是用花崗石檯面、基座、位於花崗石上面的激光側頭，機器是由電腦及電器控制櫃所組成的。
基本特點
1、高速的圖像採集卡加上優化的圖像處理演算法，可以在20.5S秒以內完成檢測。
2、單點測量的時會重復性小於10μm，整機的重復性小於50μm。
3、採用均布激光三角測頭，可以非接觸測量。
4、花崗石為00級、檯面提供統一的測量基準。
5、公司自主研發的軟體，操作簡單，通俗易懂。
6、提供超差聲光報警功能，以增加安全度。
7、實現條碼錄入和檢索功能，設備精密。
8、光強軟體可掌控，設備使用時間可知，清晰了解。
9、耐磨，性價比高。

應用領域
主要面對大尺寸（4m*2.5m）平面型工件：PDP背板、平板型沖壓件、大尺寸硬質塑料等行業。
線性調頻信號 Linear Frequency Molation
線性調頻信號是研究的最早而又應用最廣泛的脈沖壓縮信號，其通過對信號的頻率進行線性調制從而獲得大的是寬頻寬積，又因為其發出的聲音類似鳥的啁啾聲，所以又被稱為Chirp信號。
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LFM（latent factor model）隱語義模型

❷ vivo發布的v1晶元究竟是干什麼的

vivo在前天發布了自主研發ISP晶元V1。

今天就就簡單介紹一下ISP晶元是啥。

要想知道ISP是什麼，首先你要知道CIS是什麼。CIS就是CMOS Image Sensor（接觸式圖像感測器），功能相當於人類的視網膜，用來捕捉光線。

而ISP，就是Image Signal Processor，（圖像信號處理器）相當於大腦皮層中對應視覺處理的那一部分。用於處理CIS捕捉到的圖像。

只有CIS和ISP共同湊在一起才完成視覺感知的任務，也就是我們常說的拍照。

而ISP 的作用有：線性糾正、噪點去除、壞點修補、顏色插值、白平衡矯正、曝光校正等。在同等CMOS的條件下，一塊好的ISP晶元對圖像的成像質量的改善空間可以達到 12%左右。

ISP 晶元分大致可以分為兩大類：1.集成類（也就是集成在手機處理器上的），2 .獨立類型的，現在的手機大部分都是採用的處理器附帶的集成 ISP 晶元，也就是 ISP 晶元集成在手機的SOC處理器里。目前知名的高通驍龍系列、英偉達 Tegra 系列處理器內部都集成有ISP 晶元。

獨立 ISP 晶元則是獨立於手機SOC處理器而存在的，雖然成本比較高，但優勢也是比較明顯。除了運算能力、成像質量更優秀外，因 ISP 帶有可編程性，一般的獨立 ISP 晶元都是手機商向 ISP 提供商定製的，所以與相機其他組件的契合度更佳，成像也更有屬於自己的特色。

目前國內各家手機廠商都加入了自研獨立ISP晶元大船上，比如說小米的S1。

順便一提的是，雖然CIS廠商通常不在手機上的CIS晶元上集成ISP，但並非不能做到。

比如在 汽車 用，醫療用的CIS上集成ISP的場景很多。

如加豪威 科技 公司推的出搭載HDR和LFM引擎（HALE）組合演算法的OAX4010 汽車 圖像信號處理器（ISP）。抑搭載豪威 科技 成熟且已被廣泛應用的OX01A10和OX02A10 LFM圖像感測器，OAX4010可以同時提供業界領先的LFM和HDR從而協助 汽車 成像系統實現決策智能化，在整個 汽車 溫度范圍內都可以正常運行。 此外，OAX4010可以單機處理圖像達到60fps或雙機30fps，從而將全景環視系統（SVS）攝像機所需的ISP數量減少50％。

❸ 皮帶長度的計算方法

皮帶長度的計算方法，皮帶的長度有公式來算。具體如下：

皮帶長度計算公式：

lb = ((df + dm) 1.5708 ) + (2 lfm)

其中，lb =皮帶長度，df =大皮帶輪直徑，dm =小皮帶輪直徑，lfm =大皮帶輪中心與小皮帶輪中心距離。

汽車發動機冬季熱車

熱車的主要原因在於，車子經過長時間停放，引擎內的機油又流回引擎下部的機油底殼內，所以熱車很必要。

正確的熱車方法應該是，在發動後30秒至一分鍾後上路，但此時千萬勿以高轉速行駛，應保持在低車速，引擎轉速以不超過3000~3500轉為限，一般保持2000轉，否則引擎及變速箱所受到的激烈磨損可是無法復原的。待引擎溫度上升至正常工作溫度後(大概需要3到5分鍾時間)，再恢復正常駕駛即可。

以上資料參考網路—汽車發動機

❹ spark 支持LFM演算法嗎

仔細分析方法二的寫操作，我們發現這種方式並不很完美,因為寫操作返回EAGAIN就終止寫，但是返回EAGAIN只能說名當前buffer已滿不可寫，並不能保證用戶（或服務端）要求寫的數據已經寫完。那麼如何保證對非阻塞的套接字寫夠請求的位元組數才返回呢（阻塞的套接字直到將請求寫的位元組數寫完才返回）?
我們需要封裝socket_write()的函數用來處理這種情況,該函數會盡量將數據寫完再返回，返回-1表示出錯。在socket_write()內部,當寫緩沖已滿(send()返回-1,且errno為EAGAIN),那麼會等待後再重試.

❺ 對LFM信號分數階傅里葉變換後為什麼會有兩個峰值

非平穩信號廣泛存在於自然界與現實生活中，作為非平穩信號的線性調頻信號(Liner Frequency
Molation，LFM)和正弦調頻信號(Sinusoidal Frequency
Molation，SFM)廣泛應用於通信、雷達、聲納、地震勘測和生物醫學等眾多領域。由於經典的傅里葉變換不反映非平穩信號的時變本質，時頻聯合
分析技術成為處理此類信號的有效方法，由於能夠描述信號頻率與時間的關系，目前被廣泛應用於非平穩信號分析與處理中。

首先，本文對各種LFM信號參數估計方法進行了研究，諸如，分數階傅里葉變換(Fractional Fourier
Transform，FRFT)、離散Chirp-Fourier變換(Discrete Chirp
FourierTransform，DCFT)、匹配傅里葉變換(Matched Fourier
Transform，MFT)和三次相位變換(Cubic Phase Transform，CPT)，並通過模擬比較各種演算法的性能。

然後，基於一階局部多項式傅里葉變換(Local Polynomial Fourier
Transform，LPFT)對LFM信號具有良好的時頻聚集和抑制較叉干擾的性能，提出基於兩級搜索LPFT1與FFT結合(Two Step
LPFT1-Fast Fourier
Transform，TSLPFT1-FFT)的LFM信號參數估計方法。模擬結果表明，與現有方法相比，提出的方法在相同的信噪比條件下改善了參數估計
精度，並且適用於多分量LFM信號的處理。

最後，由於SFM信號時頻特性函數呈餘弦曲線變化，現有的LFM信號分析處理方法不適用於分析此類信號，根據信號特徵提出正弦調頻變換(Sinusoid
FrequencyMolation
Transform，SFMT)，理論分析說明SFM信號在離散正弦調頻變換(DiscreteSFMT，DSFMT)域具有明顯的聚斂特徵，經模擬驗
證，基於DSFMT的SFM信號參數估計方法性能接近於參數估計的Cramer-Rao下限。

❻ 南大用推薦演算法分宿舍有何意義

又到新生開學季。「00後即將踏入大學校園」，翻開他們人生嶄新的一頁。而南京大學為了幫助新生們更快找到志趣相投的舍友，更好適應大學生活，在去年給新生按照生活習慣分宿舍的基礎之上，今年推出了演算法推薦2.0優化版本——通過校園迎新網的數據調查，統計新生的生活習慣、興趣愛好等，再通過大數據「推薦演算法」，量化評估各項數據之間的相似度，進行舍友分配。

南大此番另闢蹊徑地用推薦演算法分宿舍，可以說彰顯了一座學校的人性化。在自主選宿舍機制仍需探索的情況下，用推薦演算法分宿舍，是對「互聯網+」的靈活運用，也是校園管理思路的拓展。接下來，該舉措是否值得廣而鑒之，不妨且看且期待。

來源：新京報

❼ 急！求雷達LFM信號脈沖壓縮相關VHDL代碼！

http://www.pudn.com/downloads247/doc/project/detail1148805.html

❽ 微博最常訪問演算法

基礎及關聯演算法

這一層演算法的主要作用是為微博推薦挖掘必要的基礎資源、解決推薦時的通用技術問題、完成必要的數據分析為推薦業務提供指導。

這一部分中常用的演算法和技術如下：

分詞技術與核心詞提取

是微博內容推薦的基礎，用於將微博內容轉化為結構化向量，包括詞語切分、詞語信息標注、內容核心詞/實體詞提取、語義依存分析等。

分類與 anti-spam

用於微博內容推薦候選的分析，包含微博內容分類和營銷廣告/色情類微博識別；

內容分類採用決策樹分類模型實現，共 3 級分類體系，148 個類別；營銷廣告/色情類微博的識別，採用貝葉斯與最大熵的混合模型。

聚類技術

主要用於熱點話題挖掘，以及為內容相關推薦提供關聯資源。屬於微博自主研發的聚類技術 WVT 演算法（word vector topic），依據微博內容特點和傳播規律設計。

傳播模型與用戶影響力分析

開展微博傳播模型研究和用戶網路影響力分析（包含深度影響力、廣度影響力和領域內影響力）。

主要推薦演算法

1. Graph-based 推薦演算法

微博具有這樣的特點：用戶貢獻內容，社會化途徑傳播，帶來信息的爆炸式傳播。之所以稱作 graph-based 推薦演算法，而不是業界通用的 memory-based 演算法，主要原因在於：

• 我們的推薦演算法設計是建立在社交網路之上，核心點在於從社交網路出發，融入信息傳播模型，綜合利用各類數據，為用戶提供最佳的推薦結果；比如很多時候，我們只是信息傳播的關鍵環節，加入必要的推薦調控，改變信息傳播通路，後續的傳播沿著原來的網路自然的傳播。

• Feed 流推薦（我們稱作趨勢），是我們最重要的產品，而結果必須包含用戶關系。

從 graph 的宏觀角度看，我們的目標是建立一個具有更高價值的用戶關系網路，促進優質信息的快速傳播，提升 feed 流質量；其中的重要工作是關鍵節點挖掘、面向關鍵節點的內容推薦、用戶推薦。

對這部分的演算法做相應的梳理，如下面的表格：



這樣利用 content-based 很好的解決了冷啟動的問題，又充分發揮了 user-based CF 的作用，實現1+1>2 的效果。

分層模型混合：

很多情況下，一個模型無法很好的得到想要的效果，而分層組合往往會取得比較好的效果，分層模型混合即「將上一層模型的輸出作為下層模型的特徵值，來綜合訓練模型，完成推薦任務「。比如我們在做微博首頁右側的 ctr 預估排序時，採用分層邏輯回歸模型，解決了不同產品間特徵天然缺失與樣本量差異、曝光位置帶來的效果偏差等問題。

❾ lfm信號是什麼

脈沖壓縮技術因解決了雷達作用距離與解析度之間的矛盾而成為現代雷達的一種重要體制，數字LFM（線性調頻）信號脈沖壓縮就是利用數字信號處理的方法來實現雷達信號的脈沖壓縮，脈沖壓縮器的設計就是匹配濾波器的設計，脈沖壓縮過程是接收信號與發射波形的復共扼之間的相關函數，在時域實現時，等效於求接收信號與發射信號復共軛的卷積。若考慮到抑制旁瓣加窗函數，不但要增加存儲器，而且運算量將增加1倍，在頻域實現時，是接收信號的FFT值與發射波形的FFT值的復共軛相乘，然後再變換到時域而獲得的。若求N點數字信號的脈沖壓縮，頻域演算法運算量大大減少，而且抑制旁瓣加窗時不需增加存儲器及運算量，相比較而言，用頻域FFT實現脈沖壓縮的方法較優，因此選用頻域方法來實現脈沖壓縮，但是仍需要做大量的運算。
1 脈沖壓縮系統工業原理
1.1 用FFT法實現LFM信號的數字脈沖壓縮
時域脈沖壓縮的過程是通過對接收信號s（t）與匹配濾波器脈沖響應求卷積的方法實現的，根據匹配濾波理論，h（t）=s*（t0-t），即匹配濾波器是輸入信號的共軛鏡像，並有相應的時移t0。則壓縮網路的沖激響應為：
h（n）=s*（N-n） （1）
式中：n=0，1，…，N-1；N表明當發射波形是有限寬度時，沖激響應也是一個有限序列。 根據卷積定理，並採用N點DFT，則可得壓縮網路的輸出；
y（n）=ID{D[s（n）D[s*（N-n）]} （2）
如採用FFT演算法，則可得用FFT法實現數字式脈沖壓縮的數字模型為：
y（n）=IFFT{FFT[s（n）FFT[s*（N-n）]} （3）