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  • Hadamard product

    2021-01-09 20:55:09
    <div><p>It would be cool to support the hadamard product natively!</p><p>该提问来源于开源项目:openscad/openscad</p></div>
  • Hadamard Product

    2020-08-25 14:33:26
    Hadamard Product是一种不一样的矩阵乘法,两个维数相同的矩阵“相乘”,得到另一个维数相同的矩阵。 Hadamard Product图形表示 Hadamard Product矩阵表示

    Hadamard Product是一种不一样的矩阵乘法,两个维数相同的矩阵“相乘”,得到另一个维数相同的矩阵。

    Hadamard Product图形表示

    Hadamard Product矩阵表示

     

     

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  • Hadamard.jl:快速Walsh-Hadamard转换为Julia语言
  • 此脚本生成 hadamard 矩阵,可用于计算 Hadamard 变换为 H = generate_hadamard(256); 我 = 幻影(256); hr_1d = H*I; %% 一维哈达玛变换hr_2d = H*I*H'; %% 二维哈达玛变换
  • 绘制 Hadamard 8x8 基函数
  • 绘制 Hadamard 2x2 基函数
  • 该函数实现了一维自然(Hadamard)有序和二元(Paley)有序的快速Hadamard变换,可用于信号处理、图像处理、模式识别和遗传算法。 该算法使用 Cooley-Tukey 类型的信号流图并在 N log2 N 加法和减法中实现。 数据...
  • hadamard变换

    2021-03-31 10:12:58
    hadamard变换为正交变换 奇数行/列偶对称,偶数行/列奇对称 满足Paserval定理 优点 仅含有加减运算,可用递归快速实现。(比余弦变换简单了太多了) 正变换和反变换具有相同形式,算法实现起来简单(变换是HXH) ...
    性质
    1. 矩阵元素都为1/-1
    2. 正交矩阵、对称矩阵。hadamard变换为正交变换
    3. 奇数行/列偶对称,偶数行/列奇对称
    4. 满足Paserval定理
    优点
    1. 仅含有加减运算,可用递归快速实现。(比余弦变换简单了太多了)
    2. 正变换和反变换具有相同形式,算法实现起来简单(变换是HXH)
    3. 具有递推公式,算法实现简单(体验一下实际代码就能发现,真的很简单易计算,而且不用浮点数运算)
    4. hadamard变换后求SATD和余弦变换后求SATD,结果差距不大,但是如果直接残差不变换求SAD,就和余弦变换后求SATD差距很大。所以,他和余弦变换有相似效果,但是算的快又简单
    // 函数功能是计算8×8块的哈达玛变换,并计算其SAD值,m2[8][8]存放最终的变换结果
    Int xCalcHADs8x8_ISlice(Pel *piOrg, Int iStrideOrg)
    {
      Int k, i, j, jj;
      Int diff[64], m1[8][8], m2[8][8], m3[8][8], iSumHad = 0;
    
      for( k = 0; k < 64; k += 8 )
      {
        diff[k+0] = piOrg[0] ;
        diff[k+1] = piOrg[1] ;
        diff[k+2] = piOrg[2] ;
        diff[k+3] = piOrg[3] ;
        diff[k+4] = piOrg[4] ;
        diff[k+5] = piOrg[5] ;
        diff[k+6] = piOrg[6] ;
        diff[k+7] = piOrg[7] ;
    
        piOrg += iStrideOrg;
        //piOrg每次增加一行的偏移
      }
    
      //horizontal
      for (j=0; j < 8; j++)
      {
        jj = j << 3;//每次+8
        m2[j][0] = diff[jj  ] + diff[jj+4];
        m2[j][1] = diff[jj+1] + diff[jj+5];
        m2[j][2] = diff[jj+2] + diff[jj+6];
        m2[j][3] = diff[jj+3] + diff[jj+7];
        m2[j][4] = diff[jj  ] - diff[jj+4];
        m2[j][5] = diff[jj+1] - diff[jj+5];
        m2[j][6] = diff[jj+2] - diff[jj+6];
        m2[j][7] = diff[jj+3] - diff[jj+7];
        /*
        m2=diff*Backstep_matrix
        the derivation of Backstep_matrix 
        H0=[1]
        H1=[1  1
            1 -1]
    
          / 0/ 1/  2/ 3/          / 0/ 1/  2/ 3/            / 0/ 1/  2/ 3/
        /0/ 1/ 1/* 1/ 1/       /0/ 1/ 0/* 1/ 0/           /0/ H1  /* 0   /
        /1/ 1/-1/* 1/-1/       /1/ 0/ 1/* 0/ 1/           /1/     /*     /
         * * * * * * * *     = * * * * * * * *     *      * * * * * * * * 
        /2/ 1/ 1/*-1/-1/       /2/ 1/ 0/*-1/ 0/           /2/ 0   /* H1  /
        /3/ 1/-1/*-1/ 1/       /3/ 0/ 1/* 0/-1/           /3/     /*     /
        
        所以这个结果就是,diff分别乘以Backstep_matrix[2->3]、Backstep_matrix[1->2]、Backstep_matrix[H1->1]
        **/
    
        m1[j][0] = m2[j][0] + m2[j][2];
        m1[j][1] = m2[j][1] + m2[j][3];
        m1[j][2] = m2[j][0] - m2[j][2];
        m1[j][3] = m2[j][1] - m2[j][3];
        m1[j][4] = m2[j][4] + m2[j][6];
        m1[j][5] = m2[j][5] + m2[j][7];
        m1[j][6] = m2[j][4] - m2[j][6];
        m1[j][7] = m2[j][5] - m2[j][7];
    
        m2[j][0] = m1[j][0] + m1[j][1];
        m2[j][1] = m1[j][0] - m1[j][1];
        m2[j][2] = m1[j][2] + m1[j][3];
        m2[j][3] = m1[j][2] - m1[j][3];
        m2[j][4] = m1[j][4] + m1[j][5];
        m2[j][5] = m1[j][4] - m1[j][5];
        m2[j][6] = m1[j][6] + m1[j][7];
        m2[j][7] = m1[j][6] - m1[j][7];
      }
    
      //vertical
      for (i=0; i < 8; i++)
      {
        m3[0][i] = m2[0][i] + m2[4][i];
        m3[1][i] = m2[1][i] + m2[5][i];
        m3[2][i] = m2[2][i] + m2[6][i];
        m3[3][i] = m2[3][i] + m2[7][i];
        m3[4][i] = m2[0][i] - m2[4][i];
        m3[5][i] = m2[1][i] - m2[5][i];
        m3[6][i] = m2[2][i] - m2[6][i];
        m3[7][i] = m2[3][i] - m2[7][i];
    
        m1[0][i] = m3[0][i] + m3[2][i];
        m1[1][i] = m3[1][i] + m3[3][i];
        m1[2][i] = m3[0][i] - m3[2][i];
        m1[3][i] = m3[1][i] - m3[3][i];
        m1[4][i] = m3[4][i] + m3[6][i];
        m1[5][i] = m3[5][i] + m3[7][i];
        m1[6][i] = m3[4][i] - m3[6][i];
        m1[7][i] = m3[5][i] - m3[7][i];
    
        m2[0][i] = m1[0][i] + m1[1][i];
        m2[1][i] = m1[0][i] - m1[1][i];
        m2[2][i] = m1[2][i] + m1[3][i];
        m2[3][i] = m1[2][i] - m1[3][i];
        m2[4][i] = m1[4][i] + m1[5][i];
        m2[5][i] = m1[4][i] - m1[5][i];
        m2[6][i] = m1[6][i] + m1[7][i];
        m2[7][i] = m1[6][i] - m1[7][i];
      }
    
      for (i = 0; i < 8; i++)
      {
        for (j = 0; j < 8; j++)
        {
          iSumHad += abs(m2[i][j]);
        }
      }
      iSumHad -= abs(m2[0][0]);
      //减去直流分量
      iSumHad =(iSumHad+2)>>2;
      //?????为什么加2除以4
      return(iSumHad);
    }
    
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  • Hadamard变换的C实现 用法:y = hadamardc(x) x 必须是实数列向量或矩阵m = size(x,1) 必须是 2 的幂 就默认的 matlab 函数而言,这在功能上等同于 hadamard(size(x,1))*x 或 ifwht(x,[],'hadamard'),但速度更快。 ...
  • 使用Hadamard变换压缩图像 描述 摘自Wikipedia: Hadamard变换(也称为Walsh-Hadamard变换, Hadamard-Rademacher-Walsh变换, Walsh变换或Walsh-Fourier变换)是广义Fourier变换的示例。 它对2m个实数(或复数,...
  • 并行级联树Hadamard

    2021-02-24 08:21:58
    并行级联树Hadamard
  • Hadamard-Network-源码

    2021-03-29 06:07:36
    运行conv1x1.py,fast_hadamard.py和hadamard.py生成用于速度测试的模型。 在计算机上运行speed_test.py,或者在Jetson Nano 4GB上运行speed_test_nano。 在Lenovo R720(Intel Core i7-7700HQ CPU,具有Max-Q...
  • 该程序不使用 matlab 内置函数计算图像的 2D Walsh-Hadamard 变换。 请选择较小的图像,因为较大的图像执行时间太大。
  • Hadamard 显微镜的 MATLAB 代码。 补充软件和数据 该存储库中包含 MATLAB 程序和实验数据集,用于描述使用 Hadamard 光学切片显微镜实现全光神经生理学功能记录。 示例在具有 2.5 GHz CPU 和 64GB RAM 的 Windows 7 ...
  • Hadamard积介绍

    2021-04-20 20:23:55
    Hadamard\rm{Hadamard}Hadamard积  设A=[aij]m×n\mathbf{A} = [\bm{a}_{ij}]_{m \times n}A=[aij​]m×n​和B=[bij]m×n\mathbf{B}=[\bm{b}_{ij}]_{m \times n}B=[bij​]m×n​为同阶矩阵,则A\mathbf{A}A和B\...

    Hadamard\rm{Hadamard}积定义

     设A=[aij]m×n\mathbf{A} = [\bm{a}_{ij}]_{m \times n}B=[bij]m×n\mathbf{B}=[\bm{b}_{ij}]_{m \times n}为同阶矩阵,则A\mathbf{A}B\mathbf{B}Hadamard\rm{Hadamard}被定义为AB\mathbf{A}\circ \mathbf{B} AB=[aijbij]m×n\mathbf{A}\circ\mathbf{B}=[\bm{a}_{ij}\bm{b}_{ij}]_{m \times n}

    Hadamard\rm{Hadamard}积性质

     设A\mathbf{A}B\mathbf{B}为同阶矩阵,则

    • AB=BA\mathbf{A}\circ\mathbf{B}=\mathbf{B}\circ\mathbf{A}
    • (kA)B=A(kB)(\mathbf{kA})\circ\mathbf{B}=\mathbf{A}\circ(\mathbf{kB})
    • A(B+C)=AB+AC\mathbf{A}\circ(\mathbf{B+C})=\mathbf{A\circ B+A\circ C}
    • (AB)C=A(BC)\mathbf{(A\circ B)\circ C=A\circ (B\circ C)}
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  • hadamard方差计算

    2015-12-09 11:27:52
    利用相位数据计算hadamard方差,对于稳定性分析有一定帮助
  • pauliz_hadamard %计算社交网络用户关注列表,并在Pauli运算符空间中进行Hadamard变换 %使用诸如PhantomBuster之类的API抓取社交网络用户关注的数据(用户ID) %手动计算主要峰或使用自己喜欢的峰选择器(更好...
  • Hadamard Matrix

    千次阅读 2014-05-28 16:32:42
  • hadamard矩阵及其应用

    万次阅读 2018-06-29 23:24:34
    因为用到了hadamard矩阵,所以就想记一下hadamard矩阵的构建、性质及应用。 关注公众号,获取更多信息 hadamard矩阵的基本构成可以用下面的矩阵来描述 (1) 有了基本矩阵后,如果想得到更高阶数的...
  • 该函数生成可用于图像处理、信号处理、遗传算法等的二元(Paley)有序 Hadamard 矩阵。
  • N:要计算的 Hadamard 矩阵的阶数(整数) H:返回计算出的 Hadamard 矩阵,如果发生错误(无效的矩阵顺序或不正确的 H 矩阵),则返回 0 Paley 类型 I 的 H 矩阵定义为阶数 N = 4m = p+1 (m=1,2,3,...),其中 p ...
  • 矩阵的Hadamard乘积

    千次阅读 2019-08-27 15:59:48
    两个矩阵中对应元素的乘积,称为元素对应乘积(element-wise product)或者Hadamard乘积(Hadamard product),记为。
  • 此函数生成大小为 N 的序列 (Walsh) 有序 Hadamard 矩阵。 之前提交的 m 文件已经实现了这一点,但这是一个更快的算法。
  • Hadamard 流形上广义KKM定理及其应用,周犁文,黄南京,本文在Hadamard 流形上引入KKM映象,建立广义KKM定理.作为应用,我们得到了Hadamard 流形上一类广义混合变分不等式解的存在性定理及
  • 从文件中复制和粘贴: %WAT3D 3D Walsh 或 Hadamard 变换% WAT3D(X, order) 将 3D 矩阵 X 转换为 Walsh 或 Hadmard % 域取决于参数“顺序”。 % 如果 order == 'sequency' 或 'walsh' % 该函数将使用有序的序列转换...
  • Hadamard变换

    万次阅读 2014-09-02 17:34:39
    Hadamard变换 for (j=0;j  {  for (i=0;i  {  M1[ i ][j]=imgY_org[img->opix_y+j][img->opix_x+i]-img->mprr_2[k][j][ i ]; 计算当前宏块残差块  M0[i%4][i/4][j%4][j/4]=M1[ i ][j];
  • 穿刺Hadamard码的设计和错误性能
  • Hadamard Gate's probability

    2020-12-09 02:38:11
    m using this correctly, but I think there is some problem in hadamard gate. When I apply hadamard gate to every qubits and run them, they are mostly zero. <pre><code> var qubitSystem = new ...

空空如也

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