动态稀疏训练（Dynamic Sparse Training，DST）是一种在神经网络训练过程中动态调整网络结构，实现网络稀疏化的方法。与传统的静态稀疏化方法不同，DST在训练过程中不断地添加和移除连接，以保持网络的稀疏性，同时优化其性能。通过这种方式，DST能够在减少模型参数的同时，保持甚至提升模型的表现。SET是一种早期的动态稀疏训练方法，通过在训练过程中不断地剪枝和添加连接，以保持网络的稀疏

在信号处理领域，谱分析是用于分析信号频率内容的强大工具。Welch方法是现代谱分析中一种广泛使用的功率谱密度估计技术，由Peter D. Welch在1967年提出。它通过对信号进行分段、加窗和平均化处理，提供了一种平滑且稳定的频谱估计方法。Welch方法通过将信号分成多个重叠的段，每段应用窗函数，然后计算每段的周期图，最后对所有周期图进行平均化，得到平滑的功率谱密度估计。welch_psd函数接

稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，简称SBL）是一种基于贝叶斯统计方法的稀疏建模技术。其核心目标是在高维数据中自动选择最相关的特征，实现模型的稀疏化，从而提高模型的可解释性和泛化能力。稀疏贝叶斯学习广泛应用于回归、分类、信号处理等领域。

窗函数是一种在信号处理过程中用于限制信号时间范围的函数。由于实际信号通常是无限长的，而计算机只能处理有限长度的数据，窗函数通过截取信号的一部分并施加权重，减少截断带来的不良影响。窗函数在频谱分析中特别重要，因为它们能够显著降低频谱泄漏，提高频谱分辨率。窗函数处理（）在信号处理领域中扮演着关键角色，尤其在频谱分析和滤波设计中具有广泛应用。通过在时间域内对信号施加适当的窗函数，可以有效减少截断带来的频

肘部法（Elbow Method）是一种用于确定聚类分析中最佳簇数量（K值）的技术。其核心思想是通过评估不同簇数量下的簇内误差平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS），并绘制K值与WCSS的关系图，寻找曲线中“肘部”所在的位置。这个“肘部”通常对应于WCSS的减少速度开始显著减缓的点，被认为是最佳的聚类数选择。肘部法（Elbow Method）作为一种直观且

自动编码器是一种神经网络架构，旨在学习数据的紧凑表示。编码器（Encoder）：负责将高维输入数据x\mathbf{x}x映射到低维的隐含表示z\mathbf{z}z。解码器（Decoder）：负责将隐含表示z\mathbf{z}z重建为与原始输入数据xx尽可能相似的输出。通过最小化输入数据与重建输出之间的差异，自动编码器能够学习到数据的有效编码，即高效的特征表示。这种特征表示不仅能够用于降维，还

压缩感知（, 简称CS）通过利用信号的稀疏性，实现了在远低于 Nyquist 采样率的条件下采集和重建信号的目标。它不仅显著减少了数据采集和存储的成本，还在多个应用领域展示了其强大的实用性和高效性。主要优势低采样率：大幅减少采样数量，降低数据采集成本。高效存储与传输：减少数据量，提高存储和传输效率。抗噪能力强：在噪声环境下仍能有效重建信号。广泛的应用场景：适用于医学成像、无线通信、图像压缩、传感器

自监督学习是一种机器学习方法，它介于监督学习和无监督学习之间。与监督学习依赖大量标注数据不同，自监督学习通过利用未标注的数据生成伪标签或预训练任务，从而学习数据的内部结构和特征表示。这使得自监督学习能够在缺乏标注数据的情况下，仍然有效地训练出高性能的模型。核心理念预训练与微调：首先在大规模未标注数据上进行预训练，学习通用的特征表示；然后在特定任务上进行微调，适应具体应用需求。任务设计：通过设计预训

URL编码（百分号编码）是一种重要的编码方式，用于在URL中安全地传输特殊字符和非ASCII字符。通过将这些字符转换为可打印的ASCII格式，URL编码确保了URL的有效性和兼容性。理解URL编码的原理、应用场景和实现方法，对于Web开发、API设计和网络通信等领域的从业者来说至关重要。

轮廓系数（Silhouette Coefficient）是一种用于评估聚类结果质量的指标。它结合了簇内的紧密度和簇间的分离度，通过为每个数据点计算一个轮廓系数，衡量其与自身簇以及最近邻簇的相似程度。轮廓系数的取值范围为[-1, 1]，值越大表示聚类效果越好。