增益专题

如何理解电流镜负载的差分对的增益

我们知道最普通的电阻负载的差分对的差分增益是-gmRD，如果我们不希望输出是双端的，而是希望单端输出，那么使用电阻负载的差分对会导致增益变为原先的一半，因此引入了电流镜负载的差分对，它可以在保证增益与原先相同的情况下，将输出从双端改为单端。下面是一个电流镜负载的差分对的基本结构。我们可以看到只有Vout一个输出，接下来我们绘制它的小信号模型，短路电压源，断路电流源，此时观察Q1的MOS，给

三运放仪表放大器通过设置单个电阻器的值来调整增益

从公式 1 中可以看出，我们可以通过调整单个电阻器 R G的值来调整仪表放大器的差分增益。这很重要，因为与电路中的其他电阻器不同， RG的值不需要与任何其他电阻器匹配。例如，如果我们尝试通过更改 R 5的值来设置增益，我们还需要相应地更改 R 6。实现匹配的可调电阻比调整单个电阻更具挑战性。源电阻未出现在增益方程中考虑下面图 2 所示的电桥测量系统。图 2. 应用戴维南定

信息熵与信息增益的概念

关于熵的概念：熵是一个信息论中很抽象的概念，从熵定义的角度来看，熵表示一组信息中，所有随机变量出现的期望，他的计算公是： Entropy(S)：H(x)=∑p(xi)*log1/(p(xi)) (i=1,2,..n)=-∑p(xi)*log(p(xi)) (i=1,2,..n)其中log的底数是2. 公式的理解是：p(i)表示第i个变量出现的概率，则1/p(i)表示若p(i)发生的样本容量

决策树信息增益

决策树和集成算法都是树模型决策树：从根节点一步步走到叶子节点，所有的数据都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。一颗树有三种节点组成，根节点，中间几点，叶子节点。根节点是第一个选择节点，也是最重要的一个选择特征。叶子节点是存放最终的结果。决策树的训练和测试训练是建立一棵树。测试是让数据从根节点走到叶子节点。如何切分特征：通过一种衡量标准，计算在不同特征下的值。选择最

$条件熵，信息增益（互信息）与特征选择$

条件熵，信息增益（互信息）与特征选择

一定要先搞清楚什么是信息量，什么是信息熵。参考博文：https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/91127242 一，什么是信息量？简言之，就是把信源看做是一个随机变量。消息（信号）就是随机变量的取值，比如a1，a2···an。信息就是这些随机变量的不确程度（发生概率越低，不确定性越大），公式如下。为什么写成这样呢？原因有二。第一：概率和

MT6735修改增益

文件路径如下：vendor\mediatek\proprietary\custom\common\cgen\cfgdefault\Audio_ver1_volume_custom_default.h#ifndef AUDIO_VER1_VOLUME_CUSTOM_DEFAULT_H#define AUDIO_VER1_VOLUME_CUSTOM_DEFAULT_H#define VER1_AUD

论文笔记3《基于信息增益和最小距离分类的决策树改进算法》

2013年《科学技术与工程》期刊部分摘要：改进后的算法针对决策树在分类过程中遇到的训练集中存在相同属性集,但属于不同类别的实例的情况,不再采用多数表决法判断叶结点的类别，而是采用基于信息增益的属性约简和最小距离分类的新方法进行类别的判断。算法改进：算法描述： (i) 先构造ID3决策树，但在构造的过程中对于具有相同属性集属于不同类别的实例，暂时用nu

信息增益、信息增益率、Gini

1、 C4.5继承了ID3的优点，并改进了：（1）使用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向值多的不足；（2）在构树过程中进行剪枝；（3）能够完成对连续属性的离散化处理；（4）能够对不完整数据进行处理； 2、信息增益、信息增益率、Gini这三个指标均是决策树用来划分属性的时候用到的，其中信息增益（Info Gain）用于ID3，Gini用于CART，信息增益率（Info Ga

[机器学习] 第四章决策树 1.ID3(信息增益) C4.5(信息增益率) Cart(基尼指数)

参考：https://www.cnblogs.com/liuq/p/9927580.html 参考：https 文章目录一、ID3 算法信息熵🌟信息增益互信息与信息增益的关系例子优缺点停止分裂的条件Python代码二、 C4.5 算法🌟信息增益率三、Cart🌟基尼指数例子🍇 数据集的选取🍇

噪声系数测试之增益法

提到增益法测试噪声系数，大家并不陌生，这是一种简洁的测试方法，精度不如Y因子法，但是在某些测试场合，比如只有频谱仪而没有噪声头时，且待测件具有非常高的增益时，就可以使用增益法测试噪声系数。增益法测试噪声系数的连接示意图如图1所示，其思路为：DUT输入端端接50 Ohm负载，在频谱仪上测得的噪声功率被认为是DUT本身输出的功率，然后根据DUT的增益计算出其噪声系数。这种方法并没有从测试结果中消除

信息增益与决策树

决策树是一种判别式模型。在一颗分类决策树中，非叶子节点时决策规则，叶子节点是类别。当输入一个特征向量时，按照决策树上的规则从根节点向叶节点移动，最后根据叶节点的类别判定输入向量的类别。决策树也可以用来解决回归问题。建立一个决策树模型主要有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。而特征选择时要用到信息增益这个概念。特征选择：对于一个随机变量X，它的熵可以表示为：对于两个

机器学习-信息增益和信息增益比-笔记

MOS管特征频率：带宽与增益的折中

梅森增益与劳斯稳定判据

梅森增益：注意前两行的系数，第一行是偶次项，从高幂走向低幂；第二行是奇次项，从高幂走向低幂。第一中情况：第二种情况：讲的真的很好，受益颇多： https://www.bilibili.com/video/BV1834y1h7GQ?vd_source=3cc3c07b09206097d0d8b0aefdf07958

运放的开环增益和相移

如何判断一个运放单位增益是否稳定，设计反馈电路时不会发生自激振荡呢？ 1、首先明确几个概念 Aod——开环增益；Aol——闭环增益；安全裕量，-180°相移时的增益必须低于3dB，或者0dB增益时的相移必须超过-135°（比如：-125°，朝上就行） ——3dB，放大倍数大约是1.4； ——6dB，放大倍数大约是2； ——9dB，放大倍数大约是2.8； ——12dB，放大倍数大约是

g729源码分析-7-增益量化

现在来分析g729的增益量化, 这里包含两个增益,一个是自适应码本的增益gp,一个是固定码本的增益gc 由于自适应码本与固定码本已经被搜索出来了, 就可以根据这两级码本,与反量化的Az系数进行卷积,得到解码的语音信号(包含未知变量gc与gp) 利用这个解码的语音信号与目标语音信号方差最小为准则, 在增益码本里做搜索,搜索出最佳增益即itu文档中

mt6735 [kernel driver]MT6580使用外部PA出现无声、音量小或者无法调增益

[DESCRIPTION] MT6735 MT6580 使用使用外部PA出现无声、音量小或者无法调增益 [SOLUTION] /kernel-3.10/sound/soc/mediatek/mt_soc_audio_6580/mt_soc_codec_63xx.c static void Audio_Amp_Change(int channels , bool enable

博途PLC 位置式PID变增益FC(算法介绍+SCL代码)

位置式PID发展了很多优化方法，变增益是其中一种方法，PID相关内容可以查看PID专栏的系列文章，常用链接如下 1、5种变增益曲线 https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/128773433https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/1287734332、变积分PID ht

博途PLC PID仿真(单容水箱液位高度控制含变积分变增益测试)

单容水箱和双荣水箱的微分方程和数值求解，可以参考下面文章链接： https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/131139432https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/131139432这篇博客我们利用欧拉求解器在PLC里完成单容水箱的数学建模。PLC也可以和MATLAB组成联合

音频相关pcm，增益

PCM音频编码 PCM音频编码 - 简书什么是分贝 (dB)？ 20db代表的是声音的增益，它的数值是以对数的形式表示的。在音频工程中，db是一种常用的度量单位，用于描述声音的音量、音频信号的增减和功率的放大或缩小等。20db表示声音的增益是原来的10倍，也就是说，当声音的强度增加20db时，它的声音强度会增加到原来的10倍。例如，如果原来的声音强度是50db，那么当增加20db时，它的声

机器学习信息熵与信息增益

https://www.jianshu.com/p/69dbb042a0e3

熵的定义（很好的方法论工具尤其第三熵增益的计算）

熵的定义 https://www.cnblogs.com/wkang/p/10068475.html 信息熵与信息熵增益 https://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6139605.html 熵增益的计算 https://blog.csdn.net/it_beecoder/article/details/79554388

卡尔曼滤波 -- 从推导到应用(一) 转有关键思想 K增益是最小贺一佳博士

最关键思想的是，误差函数取最小值，使误差最小，那么值就是最优解，此时预测误差（总误差）之比，就是增益K，就是取预测值和测量值加权和系数K 卡尔曼滤波 -- 从推导到应用(一)_知行合一-CSDN博客_卡尔曼滤波《授之以渔：卡尔曼滤波器...大泄蜜...》的正确网址：bbs.21ic.com/icview-292853-1-1.html

决策树中的熵、条件熵、信息增益和Gini指数计算示例

文章目录信息熵条件熵信息增益公式计算 Gini指数计算示例信息首先我们从什么是信息来着手分析： I ( X = x i ) = − l o g 2 p ( x i ) I_{(X = x_i)} = -log_2p(x_i) I(X=xi)=−log2p(xi) I ( x ) I(x) I(x)用来表示随机变量的信息， p ( x i ) p(x_i) p

串联RLC电路中的增益

在串联RLC电路中，增益又可以叫放大倍数，用M或者G表示电压增益就是输出电压比输入电压，M=Vo/Vin 在串联RLC中，Vo=Ir*Rac,Vin=Ir*(sLr+1/sCr+Rac) M=Rac/(sLr+1/sCr+Rac) 当输入频率fs时，fr为谐振频率输入频率0<fs<fr,XC>XL,Vc>Vl，所以在串联RLC里面，电容电压抵消完电感后还有剩余，所以这个时候负载称

模型系列：增益模型Uplift Modeling原理和案例

模型系列：增益模型Uplift Modeling原理和案例目录 1. 简介1. 第一步2. 指标3. 元学习器 3.1 S-学习器3.2 T-学习器3.3 T-学习器相关模型简介 Uplift是一种用于用户级别的治疗增量效应估计的预测建模技术。每家公司都希望增加自己的利润，而其中一个选择是激励客户购买/点击/消费或识别理想的客户。 1. 类似模型 Look-alike mo