文章目录前言一、归一化1、作用2、OFDM归一化因子二、归一化因子公式前言在做通信系统仿真时，遇到了QAM归一化因子的求解，对这里不是很清楚，因此本文对QAM（正交振幅调制）归一化因子学习做了一下记录。

答：添加功率归一化因子，目的在于使得不同调制方式（或者说对于所有映射方式）都能够取得相

目录前言一、布尔模型二、实用评分函数1.查询归一化因子2.协调因子3.TF-IDF3.1TF3.2IDF3.3字段长度归一值BOOST4.向量空间模型具体方案三、按受欢迎度提升权重四、实时搜索与相关搜索五

用表示第i个样本在第t次模型训练中的权重（i=1，2，3，…，n；t=1，2，3，…，T）;用表示的归一化因子

协议最新的叫什么最新的wifi协议叫什么MIMO和多波束有什么区别最大子载波间隔是240kHz802.11协议后面的字母是什么意思802.11ah是什么呢3gpp协议是怎么命名的混合接入方式OFDM基本参数的选择归一化因子计算方法

hisat2→stringtie→prepDE.py/featureCount→DESeq2其中的DESeq2的归一化部分，也是我们通常称的标准化，是我们关注的重点，DESeq2主要原理：通过计算一个归一化因子

.MCMC是一种随机性近似推断方法，核心思想是求复杂概率分布下的期望值2.采样的样本应该趋于高概率区域以及样本之间相互独立3.如果p(z)分布简单，可以通过概率分布采样得到所需要的样本4.大多情况下，归一化因子无法求解和维度灾难的问题

事实上，它的含义远不止于此，噪音对比估计（NCE,NoiseContrastiveEstimation）是一个迂回但却异常精美的技巧，它使得我们在没法直接完成归一化因子（也叫配分函数）的计算时，就能够去估算出概率分布的参数

有下面一些常用的场景：采样作为任务，用于生成新的样本求和/求积分采样结束后，我们需要评价采样出来的样本点是不是好的样本集：样本趋向于高概率的区域样本之间必须独立具体采样中，采样时一个困难的过程：无法采样得到归一化因子

根据COCOdataset官网：COCO-CommonObjectsinContext，关键点归一化因子的计算方法应该是：下面的公式是根据网上大部分博客写的，是有问题的。于2021/12/11更正。

首先我们需要具备高斯乘积定理和贝叶斯公式的具体形式：高斯乘积定理其中贝叶斯公式在这里直接根据贝叶斯地推公式写出后验概率密度：其中，为归一化因子为似然函数为预测概率为时刻的

既然是一个图那么就是一个有圈有边的结构，圈代表随机向量，随机变量之间有边，边上有概率既然是模型肯定可以求解：有向图求解方式：p(Y)=p(x1)*p(x2|x1)....无向图求解方式：z(x)：代表归一化因子

分布情况以下列形式表示:定义下式其中因此上式描述的是粒子在能量为r的点的概率（Z(T)是归一化因子，目的是借助它描述粒子存在概率）进一步推导：在同一温度下的两个点，能量分别为E1、E2，此外两点能量E1

PCK指标定义PCK指标指正确检测的关键点所占百分比，其定义如下：其中，Tk为阈值，dpi为第p个人第i个关键点预测值与ground-truth之间的欧氏距离，下面除的dp为第p个人的归一化因子。

硬分类硬分类举例SVM支持向量机PLA感知机LDA线性判别分析软分类举例概率判别模型概率生成模型CRF概率密度的参数形式概率密度的向量形式求边缘概率P(Yt|X)参数估计（学习参数）解码问题CRF实战归一化因子的计算

hisat2→stringtie→prepDE.py/featureCount→DESeq2其中的DESeq2的归一化部分，也是我们通常称的标准化，是我们关注的重点，DESeq2主要原理：通过计算一个归一化因子

第二部分在定义高斯的形状时最为重要，而系数是一个归一化因子。对于不确定的连续数量，例如自动驾驶汽车的预估位置，我们使用高斯方程来表示

配分函数通常如果我们得到一个可以表达分布的函数但是其积分不为1，需要除以一个归一化因子来

Gibbsdistribution)1.4Hammersley-Clifford定理二、条件随机场的概念2.1一般定义2.2线性链条件随机场2.3特征函数三、前向后向算法3.1前向向量3.2后向变量3.3归一化因子的计算四

极大熵模型的形式化定义是这样的，其中第一个约束条件展开来就是(6.11)，表示对于特征函数的期望接下来把这个约束优化问题转换成无约束拉格朗日问题，再求解对偶问题，令偏导数=0，获取P(y|x)的形式为Z为归一化因子

下面给出的形式：上式是指数族表达式，只有一个未知数即，其中是归一化因子，一旦约束条件确定，那么归一化因子就确定了

事实上，它的含义远不止于此，噪音对比估计（NCE,NoiseContrastiveEstimation）是一个迂回但却异常精美的技巧，它使得我们在没法直接完成归一化因子（也叫配分函数）的计算时，就能够去估算出概率分布的参数

文章目录1.softmax和crf的异同1.1.逐帧softmax1.2.条件随机场2.数学2.1.模型概要2.2.线性链CRF2.3.归一化因子2.4.动态规划3.实现3.1.实现要点3.2.代码速览

==============================================================================================1.星座映射归一化因子是如何得到的

2.如果给定了x,w这个p计算时有什么问题：归一化因子很麻烦CRF的三个问题——预测问题前向得分CRF的三个问题——概率计算CRF的三个问题——参数学习条件随机场和隐马尔可夫模型，哪个好？

最大熵模型最大熵模型属于log-linearmodel，在给定训练数据的条件下对模型进行极大似然估计或正则化极大似然估计：其中，为归一化因子，w为最大熵模型的参数，fi(x,y)为特征函数——描述(x,

网络结构可见单元-输入数据隐藏单元-计算得到的结果二部图-图的节点集合被划分成两个不相交的子集，这两个子集内的节点之间没有边连接，子集之间的节点之间有边连接可见单元和隐藏单元的值服从玻尔兹曼分布能量定义为归一化因子为

归一化因子的计算代价很大（softmax的分母部分）。NegativeSampling用sigmoid表概率。

·queryNorm(q)#查询归一化因子，用来使查询结果之间能够相互比较，但意义不大，因

在这里伽马函数部分充当的是归一化因子的作用。我们把狄利克雷分布记作。

在这里伽马函数部分充当的是归一化因子的作用。我们把狄利克雷分布记作。

星座映射归一化因子是如何得到的？ 答：所有能量求平均后开方得到的就是波形幅度值，其倒数就是归一化因子。

基于能量的概率性模型定义了一个概率分布, 它是由能量方程决定的: 　　　　　　(1) 归一化因子 Z被称为配分函数, 类比于物理系统. 基于能量的模型可以通过SG

快速高斯滤波http://www.cnblogs.com/luo-peng/p/4839658.html高斯滤波器是图像处理中经常用到的滤波器，其滤波核函数为：为简单起见，这里省略了归一化因子。

高斯滤波器是图像处理中经常用到的滤波器，其滤波核函数为：为简单起见，这里省略了归一化因子。由的可分离特性：得： 其中为输入图像，为输出图像，为滤波模板半径。根据准则，通常使。

(data->sum.data.ptr+idx*data->sum.step),(sum_type*)(data->tilted.data.ptr+idx*data->tilted.step));//归一化因子

/**icvGetAuxImages*作用：计算原图像的积分图，旋转积分图，平方积分图和归一化因子*/staticvoidicvGetAuxImages(CvMat*img,//原图像CvMat*sum

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ded56360100hugo.html 1.星座映射归一化因子是如何得到的？

2011-03-08转自http://www.dsplog.com/2007/09/23/scaling-factor-in-qam/ WhenQAM(QuadratureAmplitudeModulation)isused,typicallyonemayfindascalingfactorassociatedwiththeconstellationmappingoperation.Itmaybe