矩陣式監督
❶ envi監督分類後，進行混淆矩陣精度驗證，除了總體精度和kappa系數，怎麼看各分類的精度大小
如下，還有生產者精度和用戶精度
Class Reference Classified Number Procers Users
Name Totals Totals Correct Accuracy Accuracy
---------- ---------- ---------- ------- --------- -----
Unclassified 0 0 0 --- ---
forest 3 1 1 33.33% 100.00%
grass 5 4 3 60.00% 75.00%
yanshi 22 22 20 90.91% 90.91%
ruotu 9 8 5 55.56% 62.50%
nongzuowu 11 15 10 90.91% 66.67%
river 0 0 0 --- ---
Totals 50 50 39
Overall Classification Accuracy = 78.00%
生產則精度=正確分類數/某類別總數
用戶精度=正確分類數/（正確分類數+錯分到某類別總數）
當然是生產則精度和用戶精度都大最好
當然是最大似然法最好，馬氏距離、最小距離法都是最大似然法的簡化。平行管道法也不如最大似然法。
❷ 急！通信原理，線性分組碼，監督矩陣是否存在以下關系
你應該仔細看那抄條虛線，這襲里表達的意思是P是虛線左邊那個3*4矩陣，Ir表示的是右邊的單位矩陣（也就是對角線全為1其餘為0的矩陣）。因此[PIr]表達的是[P（虛線）|Ir]的意思。至於為什麼可以分成這種形式，這是因為如果虛線右邊是單位矩陣那麼就可以保證線性。給個簡單的例子，假設第三行給出的是1011 110。矩陣變換，讓第三行減去第一行，那麼此時第三行等於1011 110-1110 100=0101 010。此時第三行說明的是第二個監督位是對於原來第二位和第四位的奇偶校驗。然而原來第二行說明的是第二個監督為是對於第一二四位的奇偶校驗，這就矛盾了。因此右邊一定能化簡位基本矩陣（也就是Ir）的格式。
❸ 監督矩陣是校驗矩陣嗎
是的，就是校驗矩陣，是糾錯的依據
❹ envi監督分類後，進行混淆矩陣精度驗證，除了總體精度和kappa系數，怎麼看各分類的精度大小
如下，還有生產者精度和用戶精度
Class Reference Classified Number Procers Users
Name Totals Totals Correct Accuracy Accuracy
---------- ---------- ---------- ------- --------- -----
Unclassified 0 0 0 --- ---
forest 3 1 1 33.33% 100.00%
grass 5 4 3 60.00% 75.00%
yanshi 22 22 20 90.91% 90.91%
ruotu 9 8 5 55.56% 62.50%
nongzuowu 11 15 10 90.91% 66.67%
river 0 0 0 --- ---
Totals 50 50 39
Overall Classification Accuracy = 78.00%
生產則精度=正確分類數/某類別總數
用戶精度=正確分類數/（正確分類數+錯分到某類別總數）
當然是生產則精度和用戶精度都大最好
當然是最大似然法最好，馬氏距離、最小距離法都是最大似然法的簡化。平行管道法也不如最大似然法。
❺ （7，4）漢明碼的監督矩陣為H，設信息為（1110）用此（7，4）碼進行信道編碼，求編碼輸出，設接
題出錯復了，接收到的信號制（0001100）裡面都不包含原始信號（1110）。如果說接收到的就是錯誤信號的話，漢明碼只能糾錯一位，正確信號就是（0001110). 監督位 c1=0，c2=0，c3=0；數據位a4=1，a5=1，a6=1，a7=0.
c1=a4 xor a5 xor a7
c2=a4 xor a6 xor a7
c3=a5 xor a6 xor a7
所以 H=【1 0 0 1 1 0 1；
0 1 0 1 0 1 1；
0 0 1 0 1 1 1】
❻ 設一線性分組碼具有一致監督矩陣 1求此分組碼n=k=共有多少碼字
一致監督矩陣是n-k行n列的，由給定一致校驗矩陣可以確定n和k。k是輸入信息位的位數，有2的k次方的碼字，比如k=3那麼就有8個碼字。
❼ 關於數字通信中循環碼的監督多項式和監督矩陣
設接收到的序列是c，那麼把它乘以監督矩陣H，如果乘出來的矩陣回不是零矩陣，就說明傳輸過答程中出現了錯誤。
確定錯誤圖樣的方法：
假設發送的信息是x，錯誤圖樣是e，那麼接收到的序列就是c＝x+e（此處的加法是有限域GF(2)上的加法，也就是通俗的「按位模2加」）。此時c*H不是零矩陣，但仔細觀察發現：
c*H＝(x+e)*H=xH+eH
由於x是原始信息，對它進行校驗必定沒有錯，也就是xH＝0,於是c*H＝eH
所以只要把接收到的序列c乘以監督矩陣H，得到一個非零陣，這個非零陣只與錯誤圖樣e有關，與發送的是什麼信息x無關，據此即可找出錯誤圖樣。
❽ envi里對圖像做監督分析，選定好ROI，只選了一次，分類好後求得混淆矩陣，請問混淆矩陣是如何產生的
一次是沒有問題，只是這次你用的ROI是你用來分類的ROI，我們在進行混淆矩陣計算的時候選擇的ROI應盡量重新選擇一組新的作為驗證樣本。這樣分類精度比較准確。
❾ 線性分組碼中一致監督矩陣與生成矩陣轉換時需要是標准型嗎
非典型時 先將非典型矩陣化成典型矩陣。。。別說你不會化 線性代數裡面有的內 初等行容變換。。。無論正一還是負一出來都寫1 比如 例題 1. 令g（x）=x^3+x+1為（7,4）循環碼的生成多項式，求出該循環碼的生成矩陣和監督矩陣 非典型矩陣