相反，如果模型能够从训练集中学到一般性的规律，而不是简单地记住训练集的个别样本，那么它就能够具有很好的泛化能力，能够处理新的、未见过的数据。为了解决这个问题，一些改进的RNN结构被提出，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们通过引入门机制，有效地控制了信息的传递和过滤，从而解决了梯度消失或爆炸的问题。神经网络需要激活函数的原因在于，如果神经网络只是简单的线性变换，则无法处理非线

在CNN中，卷积操作是一种对输入数据进行特征提取的核心操作，它可以通过将卷积核与输入数据进行卷积操作，从而得到提取后的特征。前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）：最简单的神经网络结构，由一个输入层、一个输出层和若干个隐藏层组成，信号只能从输入层流向输出层，不允许在网络中形成回路。卷积是一种在信号处理和图像处理中常用的数学运算，它可以对两个函数进行加权积分，其

图像压缩方法：冗余度压缩方法：也称无损压缩，压缩比较低信息量压缩方法：有损压缩，多用在数字电视技术与静止图像通信，压缩编码中丢弃了一些没有作用的信息压缩种类压缩方法无损压缩哈夫曼编码，算术编码，行程编码有损压缩预测编码，DPCM、运动补偿；频率域方法，正交变换编码(如离散余弦DCT），子带编码；空间域方法；模型方法；基于重要性编码混合编码MPEG，JPEG等常见编码举例：熵编码：用消息出现的概率来

我们这里对LTI系统的描述主要是用在电路分析上，我们一般先写出电路方程，对电路方程抽象以后得到微分方程

GSM网络与CDMA网络的区别网络类型GSMCDMA编码方式频分多址和时分多址相结合方式码分多址覆盖面积较小较大容量小大话音质量较低支持软切换，和较软切换，使得用户在基站边缘通话时信号更加稳定GSM规范中推荐使用的频道配置规范GSM的频道配置每个小区的最大频率配置与以下因素有关系统带宽频率复用方式GSM规范规定了每个载波有八个载频，其中前两个载频是预留出来用来控制信道和广播的。业务信道后面要拿来查

什么是冲激偶函数简单来说，从负方向向0趋近，结果为无穷大，从正方向趋近于0，结果为无穷小它的性质：冲激函数求导得来，推广：阶跃函数会考察你让你写出函数表达式

牛顿法（Newton’s method）是一种常用的优化算法，在机器学习中被广泛应用于求解函数的最小值。其基本思想是利用二次泰勒展开将目标函数近似为一个二次函数，并用该二次函数来指导搜索方向和步长的选择。牛顿法需要计算目标函数的一阶导数和二阶导数，因此适用于目标函数可二阶可导的情况。在每一步迭代中，牛顿法会根据当前位置的一阶导数和二阶导数，计算出目标函数的二次泰勒展开式，并利用该二次函数的极小值点

同步RS触发器存在“空翻”现象，即触发器存在多次翻转的现象，空翻破坏了“时序电路按时钟节拍工作，每个时钟脉冲作用下电路的状态只发生一次转换”的基本原则解决方法：将电平触发改为边沿触发，使得触发器旨在时钟脉冲的上升沿或下降沿响应激励信号D触发器特点:1.触发器的时钟是CP，激励信号是D， 互补状态输出端是 Q 和Q‾\overline{Q}Q​2.国标符号的Q‾\overline{Q}Q...

卷积的时移特性若有一个卷积：f(t)=f1(t)∗f2(t)f(t)=f_1(t)*f_2(t)f(t)=f1​(t)∗f2​(t)，卷积右边的函数都发生了时移，分别为t1,t2t_1,t_2t1​,t2​，则有：不要管怎么来，记下就完事了例题：f1(t)f_1(t)f1​(t)很好写:f1(t)=δ(t)−δ(t−2)f_1(t)=\delta(t)-\delta(t-2)f1​(t)=δ(t)

卷积的概念卷积算得上是信号与系统里面一个比较抽象的概念，它广泛应用在统计学、工程学，好多人明白了怎么做题，却仍然说不清楚卷积的概念，我们把它当作一种运算，它的运算形式如下：有f1(t)f2(t)f_1(t)f_2(t)f1​(t)f2​(t)两个函数，要对它们进行卷积运算，看这个积分：∫∞∞f1(τ)∗f2(t−τ)dτ\int_{\infty}^{\infty}f_1(\tau)*f_2(t-\