香浓专题

10.31一些代码分析，香浓展开，移位器（桶形多位），二进制转格雷码

always的block之间，采用并行执行 always之内，采用非阻塞赋值，为顺序执行一些代码分析这个把使能信号和W信号组合在一起，进行case语句，即只有合并信号最高位为1时，才进行操作 always后面要写@，assign不用存储元件代码这没有期望的边沿，就是只要发生变化就会触发加上posedge,negedge就可以标记期望的边沿按位操作与逻辑操作

二进制香浓编码，

这次分享的就是关于这个编码的编码过程，以及如何计算这个编码的过程。本次书籍参考的是信息论与编码第三版，这里不过多赘述，关键是给各位同学们分享这个知识。见上面图1，这里要介绍的就是，每一行的pai（aj）都是前一行中的p（ai）+pai（aj）。比如第三行，pai（aj）=0.25+0.25，即第二行中的p（ai）+pai（aj），可以说是前一行的累加。平均码长这个参考相关课本，p（

Arcgis/Arcgis pro计算多个景观的香浓多样性SHDI和景观破碎度PD

一、指标二、数据数据1：土地分类数据，矢量数据，栅格数据先转为矢量。数据2：景观数据，含有景观面要素的矢量数据。根据指标，需要统计三个数据：①每个景观的面积，直接对数2进行计算几何。②每个景观中各地类的面积。③每个景观中的斑块个数。①计算简单，主要对②③进行计算。三、处理数据导入Arcgis/Arcgis pro，找到标识（identity）工

香浓熵（转）

原文：Shannon Entropy, Information Gain, and Picking Balls from Buckets 参考视频：Information Entropy 在1948年，Glaude Shannon发表了文章《A Mathematical Theory of Communication》首次提出了革命性的概念“信息熵”。熵也是物理中的一个概念。简单来说，如果

【python】香浓熵计算

香农熵的公式：不理解的可以看这个博文：傻子都能看懂的——信息熵（香农熵https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/161732605 一个很通俗的例子解释香农熵：来源：全国地研联：干货分享 | 城市功能混合程度计算 https://www.sohu.com/a/437716289_169228 代码首先说一下我的数据。主要数据，一

奈氏准则和香浓公式

奈氏准则 1924 年，奈奎斯特(Nyquist)就推导出了著名的奈氏准则。他给出了在假定的理想条件下，为了避免码间串扰，码元的传输速率的上限值。在任何信道中，码元传输的速率是有上限的，否则就会出现码间串扰的问题，使接收端对码元的判决（即识别）成为不可能。如果信道的频带越宽，也就是能够通过的信号高频分量越多，那么就可以用更高的速率传送码元而不出现码间串扰。香农公式

计算机网络中的‘nice’和‘香浓’

失真影响失真程度的因素：1.码元传输速率 2.信号传输距离 3.噪声干扰 4.传输媒体质量奈氏准则在理想低通条件下，为了避免码间串扰，极限码元传输速率为2W波特，w是信道带宽，单位是Hz 1.在任何信道中，码元传输的速率是有上限的。若传输速率超过此上限，就会出现严重的码间串扰问题，使接收端对码元的完全正确识别称为不可能。 2.信道的频带越宽（即能通过的信号高频分量越多）就可以用更高的速

计算机网络 - 物理层 (码元 / 奈氏准则 / 香浓定理)

物理层的基本概念物理层：传输数据比特率，而不是具体的传输媒体主要任务：确定传输媒体接口的标准（不论什么厂家只要按照这个标准，东西都能传输数据）三大特性机械特性：规定连接时候所采用接口形状，数目等电气特性：规定传输二进制位数，电压范围等功能特性：指明某一电平表示何种意义数据通信基础知识数据，信号，信源，信宿，信道三种通信方式单工通信：单方向通信（

$神经网络数学基础-香浓信息量、信息熵、交叉熵、相对熵（KL散度）$