信噪比的定义

1、什么是启发式算法引言：解决实际的问题，要建模型，在求解。求解要选择算法，只有我们对各种算法的优缺点都很熟悉后才能根据实际问题选出有效的算法。但是对各种算法都了如指掌是不现实的，但多知道一些，会使你的选择集更大，找出最好算法的概率越大。现在研一，要开题了些点文献综述，愿与大家分享。大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（ Heuristic Algorithm ）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律,也有来自人类积累的

2、工作经验。启发式算法的发展：启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，取得了巨大的成就。40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效） 。50年代：逐步繁荣，其中 贪婪算法和局部搜索 等到人们的关注。60年代：反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。启发式算法的不足和如何解决方法：（水平有限仅仅提出6点）启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。很难解决！启发式算法的提出就是根据经验提出，没有什么坚实的理论基础。由于NP理论，启发式算法就解得全局最优性无法保证。等NP ? =P有结果了再说吧，不知道

3、这个世纪能不能行。各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。如果你没有实际经验，你就别去干这个，相结合就要做大量尝试，或许会有意外的收获。启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。还是那句话，这是经验活但还要悟性，只有try again 启发算法缺乏有效的迭代停止条件。还是经验，迭代次数 100不行，就200,还不行就1000还不行估计就是算法有问题，或者你把它用错地方了 启发式算法收敛速度的研究等。你会发现，没有完美的东西，要快你就要付出代价，就是越快你得到的解也就远差。其中（4）集中反映了超启发式算法的克服局部最优的能力。虽然人们研究对启发式算法的研究将近5 0年

4、，但它还有很多不足：1. 启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。2. 由于NP理论，各种启发式算法都不可避免的遭遇到局部最优的问题，如何判断3. 各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。4. 启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。5. 启发算法缺乏有效的迭代停止条件。6. 启发式算法收敛速度的研究等。70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略 Holland的遗传算法出现了(

5、 Genetic Algorithm )再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后：模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)，人工神经网络(Artificial Neural Network ),禁忌搜索(Tabu Search )相继出现。最近比较热或刚热过去的：演化算法(Evolutionary Algorithm ),蚁群算法(Ant Algorithms ),拟人拟物算法，量子算法等。各个算法的思想这就不再详细给出(以后会给出一些，关注我的blog ),为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。

6、这里要说明的是：启发式算法得到的解只是近似最优解(近似到什么程度，只有根据具体问题才能给出).二十一世纪的最大的数学难题NP ? =P，如果NP=P启发式算法就不在有存在的意义。优胜劣汰是大自然的普遍规律，它主要通过选择和变异来实现。选择是优化的基本思想，变异(多样化)是随机搜索或非确定搜索的基本思想。优胜劣汰”是算法搜索的核心，根据 优胜劣汰”策略的不同，可以获得不同的超启发式算法。超启发式算法的主要思想来自于人类经过长期对物理、生物、社会的自然现象仔细的观察和实践，以及对这些自然现象的深刻理解，逐步向大自然学习，模仿其中的自然现象的运行机制而得到的。遗传算法：是根据生物演化，模拟演化过程中

7、基因染色体的选择、交叉和变异得到的算法。在进化过程中，较好的个体有较大的生存几率。模拟退火：是模拟统计物理中固体物质的结晶过程。在退火的过程中，如果搜索到好的解接受；否则，以一定的概率接受不好的解(即实现多样化或变异的思想)，达到跳出局部最优解得目的。神经网络：模拟大脑神经处理的过程，通过各个神经元的竞争和协作，实现选择和变异的过程。禁忌搜索：模拟人的经验，通过禁忌表记忆最近搜索过程中的历史信息，禁忌某些解，以避免走回头路，达到跳出局部最优解的目的。蚂蚁算法：模拟蚂蚁的行为，拟人拟物，向蚂蚁的协作方式学习。这几种超启发式算法都有一个共同的特点：从随机的可行初始解出发，才用迭代改进的策略，去逼近

8、问题的最优解。他们的基本要素：(1)随机初始可行解；(2)给定一个评价函数(常常与目标函数值有关)；(3 )邻域，产生新的可行解；(4)选择和接受解得准则；(5 )终止准则。计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。例如它常能发现很不错的解，但也没办法证明它不会得到较坏的解；它通常可在合理时间解出答案，但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。有时候人们会发现在某些特殊情况下，启发式算法会得到很坏的答案或效率极差，然而造成那些特殊情况的数据结构，也许永远不会在现实世界出现。因此现实世界中启发式算法很常用来解决问

9、题。启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。有一类的通用启发式策略称为元启发式算法(metaheuristic ),通常使用乱数搜寻技巧。他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计大论文配电网先进无功补偿装置及其协调运行研究作者： 陈栋小论文无功补偿装置的现状和发展

10、趋势作者：张刘春重心是三角形三边中线的交点，三线交一可用燕尾定理证明，十分简单。证明过 程乂是塞瓦定理的特例。重心的几条性质：1、重心到顶点的距离与重心到对边中点的距离之比为 2: 1。 2、重心和三角形3个顶点组成的3个三角形面积相等。 3、重心到三 角形3个顶点距离的平方和最小。 4 、在平面直角坐标系中，重心的坐标是顶 点坐标的算术平均，即其坐标为(X1+X2+X3)/3,(Y1+Y2+Y3)/3);空间直角坐标 系横坐标：(X1+X2+X3)/3 纵坐标：(Y1+Y2+Y3)/3 竖坐标：(z1+z2+z3) /3 5、三角形内到三边距离之积最大的点。1 ：什么是信噪比啊？它的单位 d

11、B是什么单位啊？是大好还是小好啊？ ？ ？ ？ ？ ？ 信噪比一指音源产生最大不失真声音信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率，通常以“SNR或“S/N'表示，一般用分贝(dB)为单位，信噪比越高越好。通常的 HIFI器材信噪比在90db以上.信噪比S/N指信号中原有部分和由于设备自身、环境干扰等原因造成的噪声的比例。信号和噪声分别用电平表示，单位是 Vrms 或 mVrms。信噪比的单位是dB,计算公式是SN=20LOG (Vs/Vn )(不计权)，其中 Vs是信号电平，Vn是噪声电 平。采用对数计算是由于人耳的响度特性具有对数特征。信噪比越大，说明系统的噪声和信号的差距越大，系统的

12、特性就越好。另：所谓计权，是一种统计方法，这里的计权是指将噪声中人耳更敏感的频率部分多算一些，不敏感的就少计一些。例如同样是不计权，噪声为 1KHz和噪声为100KHz对人耳的感觉是完全不同的。 100KHz的 噪声即使很大在计权计算中仍会忽略不计，因为人根本就听不到这个频率的声音，从音频概念来说，100KHz的声音的 权”重几乎为0。由于标明信噪比的目的是为给使用者提供一个听觉参考，因此现在大多数音 响设备中标明的信噪比都是计权的。增益单位db,分贝(decibel)dB就是分贝，是一个比值表述形式，与此类似的还有 ppm (白万分之一)，都 不是单位，但工程上有以此标定物理测定量大小的习惯

13、。dB有两个定义方式一一1.描述能量，即dB = 10lg ( P/Po )表明功率P相对于 基本功率Po的分贝数；2.描述幅度，即dB = 20lg(A/Ao),表明幅度A相对于 基本幅度Ao的分贝数。天线增益显然可以描述成输出电压与输入感应电压之比，可以采用分贝(dB)描述，还有声强也使用分贝描述。实际上，电路的放大倍数、衰减率、传输系数.都是使用分贝描述。dB是物理学和工程上经常使用的相对单位”，其表达的是相对标准的对数比例 关系。习惯上，强度或者幅度的相对比值，采用20倍以10为底的对数，能量比则为10倍。比如：放大器的电压放大倍数，可以描述为 20lg(Vo/Vi) dB ,而 功率

14、放大倍数则为10lg(Po/Pi) ddB是电功率或声强的相对量度单位。以某功率 或声强除以参考电功率或声强之商的常用对数表示，使用中这个单位太大，除以10,称为分贝，符号为 dB,dB=10lg(Po/Pi) dB,或dB=20lg(某电压或电流/ 参考电压或电流)。常见符号是 dBm是表示1毫瓦功率为参考功率的分贝数2:无标度网络scale - free network,现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，一般而言他们符合 zipf定律，(也就是80/20马太定律)。人们给具有这种性质的网络起了一 个特别的名字一一无标度网络。这里的无标度是

15、指网络缺乏一个特征度值(或平均度值),即节点度值的波动范围相当大。什么是随机图理论字体大小： 大-中-小zmdxyboyandy 发表于 06-11-08 20:10 阅读(1798) 评论(6)在研究复杂网络中，研究者使用的主要工具就是随机图理论。该理论创始于上个世纪40年代。由Erdos等人创立。最早提出的经典随机图模型就是ER模型。在随机图中，边的出现成为概率事件。随机图和经典图之间最大的区别在于引入了随机的方法，使得图的空间变得更大，其数学性质也发生了巨大的变化，在随机图的经典数学模型中，随机图上的结点度数分布服从泊松分布。经过长达60多年的研究，最近由圣塔非的M.E.J Newman等人将随机图中的度数分布扩展到任意度数分布，我们称之为"广义随机图”，这使得对复杂网络的研究有了进一步的深入。虽然我觉得广义随机图理论在解决power-law问题上仍然存在这一定的缺陷。但是至少它在仿真上已经被证实了。分布式是一种模型结构，区别丁核心式，可以从字面理解为分布在各处”分布式的目标是降低单个对象的重要度， 从而提升整个系统的性能（稳定性，计 算能力等等），不过代价是增加了数据传输量举个例子你就明白了：假如中国专门造了一台超级电脑，用来计算天气预报的数据，然后所有的电视台 都从这台电脑获取数据，然后播放天气预