低频第24页

阻容磁器件基础知识

电流相位超前电压90度功能：储能（放电），平滑（电源滤波），去耦（静噪），耦合（隔直）规格参数：实际含有等效串联电感ESL，等效串联电阻ESR，绝缘电阻IR，静电电容C阻抗Z=R+j2ΠfL+1/（2ΠfC），低频由

岁安·2022-12-23 06:38

基于卷积神经网络的吸烟行为图像分类

(1)基于深度学习的图像分类基本步骤第1步.通过一定的技术采集图像,对图像进行消噪、归一化、增强等预处理,以增强图像质量;第2步.采用二维小波变换对增强后图像进行细化处理,将低频系数作为图像分类的特征向量

小段学长·2022-12-22 14:35

MATLAB 小波包分析进行信号去噪

不同之处在于：小波包提供了一种更为复杂、更为灵活的分析手段，因为小波包分析对上一层的低频部分和高频部分同时实行分解，具有

正经人708·2022-12-21 23:47

dpfnet

ADual-branchDilatedNetworkwithPhase-awareFourierConvolutionforLow-lightImageEnhancement代码：https://github.com/Zhuangyunliang/DPFNet问题：该领域常用的卷积神经网络擅长对空间域的低频局部结构特征进行采样

天天都在摸鱼的乐乐·2022-12-21 16:28

图像处理与压缩

先挖个坑，记录一些知识，最后再抽空整理一下图像高频信号与低频根据研究表明，人眼对高频信号更加敏感，这个地方的高频指的是变化抖动大，比如说明暗分界线，而不是指亮度高。

不会写代码的工科狗·2022-12-20 11:58

简单整系数滤波器去除心电信号的基线漂移

一般频率在1Hz以下，属于低频干扰。又因为基线漂移与心电信号的ST段频率较为接近，处理基线漂移不当，将引起心电信号的ST段信号失真，造成误诊。

GodenEngineer·2022-12-20 08:46

【20220114】【信号处理】什么是基线漂移/趋势项？如何消除？

一个特别低频的曲线叠加到了原始信号上，使得原始信号有缓慢的轻微的上下浮动的趋势。如下图：（参考：信号基线漂移是什么意思？）

Satisfying·2022-12-20 08:14

结构化数据和非结构化数据的提取【Python篇】

1.常见数据的分类：依据响应分类（附带对应的常用的解析方法~）：结构化数据：①json数据（高频出现）json模块jsonpath模块②xml数据（低频出现）re模块（正则语法）lxml模块（xpath

孤寒者·2022-12-20 07:09

【数字图像处理】数字图像噪声之伪轮廓（False Contour）

平场区域（Flatregion）：低频区域或者平滑梯度区域。

温其如玉·2022-12-19 21:25

感知哈希算法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、感知哈希算法1、基于低频的均值哈希一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。

weixin_34200628·2022-12-19 09:50

词云图制作（wordcloud & pyecharts）

词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，方便领略文本的主旨。

木子易_smile·2022-12-19 09:19

Python图像运算之图像锐化和边缘检测

一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像

·2022-12-19 08:32

20 MHz动态频谱共享的组网性能分析与验证

【摘要】动态频谱共享（DSS,DynamicSpectrumSharing）在有限的频谱资源下部署4G/5G网络协同，实现4G向5G平滑演进，同时利用低频段实现5G网络广覆盖等方面具有重要意义，虽然DSS

罗伯特之技术屋·2022-12-18 19:04

室分系统的动态频谱共享方案

【摘要】动态频谱共享为运营商在室分系统低频段下实现5GNR覆盖层创造了无限可能，同时，室分系统的动态频谱共享还为运营商免去了频谱重耕或购买新频谱许可证的高昂成本，有助于将LTE用户群平稳过渡到5G，并更快推出独立组网模式

罗伯特之技术屋·2022-12-18 19:04

ASR6601：国产M4内核LoRa SoC芯片替代SX1262

LPWAN原理图ASR6601开发环境搭建与编译下载ASR6601硬件设计注意事项ASR6601SE测试板LoRa简介LoRa（LongRange）是一种基于CSS的扩频调制技术，能够显著提升通信距离，适用于低频次

dnsj5343·2022-12-18 08:29

NLP 学习笔记之 Seq2seq

UNK:低频词或未在词表中的词PAD:补全字符Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。

努力不脱发选手·2022-12-18 07:55

图像处理之小波变换的应用

dwt2：实现一级二维离散小波变换[ca,ch,cv,cd]=dwt2(Image,'wavename');%Image:待分解图像%wavename:小波函数，如'db4'、'sym5'%ca:分解得到的低频分量

一叶_障目·2022-12-17 17:01

为解决BERT模型对语料中低频词的不敏感性

来源：投稿作者：COLDR编辑：学姐（内容如有错漏，可在评论区指出）摘要Dict-BERT为了解决BERT模型对语料中低频词（rarewords）的不敏感性，通过在预训练中加入低频词词典&对应低频词定义来增强训练语言模型

深度之眼·2022-12-17 13:23

【图像隐写】DCT数字水印嵌入与提取【含GUI Matlab源码 943期】

由于图像块中DCT系数频带分布由左上角的直流分量DC往下对应的系数频率由低频升至高频，因此在不影响原图质量的前提下，可将水印信息根据能量大小嵌入相应系数频带中。通过图像块量化与水印嵌入结

Matlab领域·2022-12-17 08:26

【图像去噪】基于中值+小波+维纳+滤波器图像去噪matlab源码含 GUI

它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘的灰度值具有较大较

Matlab科研辅导帮·2022-12-17 08:23

探究卷积核与图像之间的关系

好像是提取图像的特征，而特征又分为浅层特征和深层特征，还对应高频与低频。这样一解释感觉更蒙蔽了，于是我用matlab中有个conv2的函数，也就是卷积的函数进行研究一下。

去哪吃了菜·2022-12-17 08:36

不容错过，机器学习样本不平衡策略和方法这篇太全了

通常出现在异常检测、客户流失、罕见时间分析、发生低频率事件等场景，具体如垃圾邮

机器学习社区·2022-12-16 11:39

【机器学习】机器学习中样本不平衡，怎么办？

通常出现在异常检测、客户流失、罕见时间分析、发生低频率事件等场景，具体如垃圾邮

风度78·2022-12-16 11:08

神经网络专业硕士就业,学神经网络毕业去向

难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好

aifans_bert·2022-12-16 08:01

【图像融合】DCT域多焦点图像融合【含Matlab源码 1973期】

步骤4对通过DCT变换的小块分别提取低频系数和高频系数,

Matlab领域·2022-12-16 08:55

opencv-python图像高通滤波与低通滤波

对于傅里叶变换而言，它将一张图像高频部分显示在外围，而低频部分显示在中间；因此，高通滤波就是将傅里叶变换之后的频谱图的中间部分过滤；过滤方法就是将中间部分区域的低频对应的像素值给设置为0，设置为黑色。

猪头少年@·2022-12-15 15:44

matlab给图片滤波,图像处理低通滤波急。如何用MATLAB构

理想低通滤波器最简单，先对x(n)做FFT，得到频域特性X(k)，然后把高频部分的数据改为0，最后在用IFFT变换转换到时域，就是理想滤波了，因为高频完全被抹掉了，而低频信息丝毫不变。

tianran li·2022-12-15 15:42

OpenCV 高通滤波、低通滤波

高通滤波低频、高频频域滤波代码示例importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入图片并进行傅里叶变换img=cv2.imread('.

Ring__Rain·2022-12-15 15:39

halcon学习拓展系列—图像处理之低通滤波算子lowpass_filter_fft

在量测中很少用到图像预处理，进入检测行业后才知道图像预处理的重要性和复杂性，这个专题专门讲空域和频域的低通滤波，先了解一下高低频的概念高频：图像中灰度变化剧烈的点，一般是图像轮廓或者是噪声。

谷棵·2022-12-15 15:38

图像处理之高通滤波器与低通滤波器

目录高频与低频区分：高通滤波器：1.傅里叶变换：低通滤波器：总结：高频与低频区分：在了解图像滤波器之前，先谈一下如何区分图像的高频信息和低频信息，所谓高频就是该像素点与周围像素差异较大，常见于一副图像的边缘细节和噪声等

kzzyf·2022-12-15 15:38

视频DCT变换与量化

变换的好处在于使得数据分布发生改变，变换系数向低频方向集中，利

hongge372·2022-12-14 19:44

心电信号处理实验（一）：实验说明及算法简介

二、实验原理1、心电信号特点：心电信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级；属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下；干扰既来自生物体内，如肌电干扰

陈路达·2022-12-14 15:14

正交解调原理

一般具有较高载频的低频调制实信号表示如下：x(τ)=cos[2πf0τ+ϕ(τ)](1)x(\tau)=cos[2\pif_0\tau+\phi(\tau)]\tag{1}x(τ)=cos[2πf0τ+

寂静的以·2022-12-14 13:48

【图像隐藏】基于小波变换+SURF、RANSAC、LT码、CRC（循环冗余检验）码多种算法实现图像隐藏（抗多种攻击）matlab源码

离散小波变换可以将原信号分解为信号本身特征（低频部分）和其细节特征（高频部分）两种，而且可以对于分解后得到的信号本身特

Matlab科研辅导帮·2022-12-14 06:07

FPGA学习笔记 -- 分频器

此方法在低频信号中可以使用，但是在高频时钟下会出现失误，在FPGA中所有的时钟都要连接到全局时钟网络中去，又叫全局时钟数，其目的是为了保证时钟信号到达每一个器件的时间都尽可能相同，而这种方法并没有连接到全局时钟网络中

whurrican·2022-12-14 03:26

java opencv dct 压缩_opencv3/C++ 离散余弦变换DCT方式

离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性，左上方称为低频数据，右下方称为高频数据。而大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分。因此也可以在图像压缩算法中用来进行有损压缩

毛晓·2022-12-13 21:20

语音信号处理：预处理【预加重、分帧、加窗】

其中口唇辐射对低频影响比较小，但是对高频段影响比较大，预加重就是为了消除这种影响，提升高频分量。在语音信号中，

u013250861·2022-12-13 09:27

2022年电赛声源定位跟踪系统（E题）

本人之前锻炼低频小信号的题目，但是在2022年电赛的题目中没有符合练习的题目，只能选择声源定位跟踪系统，并且该题器件由于没有准备，所以在比赛期间对于我们来说非常的困难，该博文为记录我们所做和体验。

电子张sir·2022-12-12 15:57

基于python的openCV自学笔记（三）——傅里叶变换与滤波、harris角点检测、SIFT、特征匹配和图像拼接

大四毕业后的这个暑假正式开始学习openCV参考教程：唐宇迪老师：https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.傅里叶变换傅里叶变换的作用高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频

子非鱼icon·2022-12-12 00:05

opencvpython 段力辉是哪本书_Python_OpenCV傅里叶变换

低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海。滤波：低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊。高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强。——opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.i

weixin_39674190·2022-12-11 23:02

python LDA主题模型

本文直接读取清洗后的R8，清洗内容包含：去掉特殊字符，标点符号，停用词和低频词，且英文文本不需要分词。

陈天睡懒觉.·2022-12-11 20:59

图像滤波及质量评价

（1）滤波的原理在于：信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没，因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。

holybin·2022-12-11 11:01

（二十）图像滤波

信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。3.平滑滤波是低

淡定的炮仗·2022-12-11 11:56

SR文献学习之《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》

低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了ＣＮＮ网络的表示能力。（原因：CNN平等对待特征的每一个通道，这无疑缺少处理不同

酸爽宝·2022-12-10 22:17

RCAN——Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。为了解决上述问题，作者提出了一个深度残差通道注意力网络（RCAN）。

weixin_30916125·2022-12-10 22:16

图像超分辨之RCAN:Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

由于LR图像主要都是低频信息，最好将其直接输给最终的HR，没有必要浪费计算量。然而现有的EDSR等网络直接从LR中提取特征并对每个通道都做一样的处理，把计算量浪费在了低频信息上，阻碍了网络的性能提升。

Diros1g·2022-12-10 22:15

RCAN/RCAB：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

Motivation低分辨率图像（DR）中包含大量低频信息，但是在一般的卷积神经网络中每个通道中的特征会被同等对待，缺乏跨特征通道的区分学习能力，阻碍了深层网络的表征能力，不符合超分辨率任务中尽可能多地恢复高频信息的需求

全员鳄鱼·2022-12-10 22:14

图像超分：RCAN（Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks）

低分辨率的输入和特征包含了丰富的低频信息，这些信息在不同的通道中被平等地对待，从而影响了重建效果。为了解决这个问题，本文提出了深度残差通道注意网络（R

WangsyHebut·2022-12-10 22:44

Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

作者发现低分辨率的图片拥有丰富的低频细节，对应图像中大块的平坦区域，然而低分辨率的每个通道在处理时候总是平等的，为了解决这个问题，作者提出了RCAN(VeryDeepResidualChannelAttentionNetworks

翰墨大人·2022-12-10 22:43

基于小波变换的网络流量的建模与预测

该模型采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数，即高频系数和低频系数，将不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量。本课题，我们通过网络流量采集软件

fpga和matlab·2022-12-10 20:03

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