噪声密度聚类第3页

AD的差分输入与单端输入

对于差分输入，每一个输入信号都有自有的基准地线;由于共模噪声可以被导线所消除，从而减小了噪声误差。单端输入时，是判断信号与GND的电压

weixin_30646505·2024-09-04 03:52

MATLAB图像去噪和边缘检测

本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。

柯咪侠·2024-09-04 00:01

得了近视眼就不得老花眼了吗？权威答案来了

老花眼是指人到一定年龄后，眼部的晶状体组织密度增高，弹性下降，睫状肌收缩功能降低，近点远移，开始逐步出现调节力下降，从而出现视近困难。老花在医学上

眼健康顾问·2024-09-03 20:03

大自然界创造的鬼斧神工奇石奇玉

第一、石质奇石的硬度越高、密度越大则品质越好，同时还要光润亮泽，这样的奇石价值才高。比如我们常见的玛瑙和玉石，就完全符合这个要求，因此价值不菲。

妥托托妥·2024-09-03 08:40

CLIQUE算法原理及Python实践

CLIQUE（ClusteringInQUEst）算法是一种基于网格的聚类方法，其主要目的是在数据集中发现子空间中基于密度的簇。

doublexiao79·2024-09-03 03:24

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary

红米煮粥·2024-09-02 20:41

收纳的智慧

和中国一样，日本是个寸土寸金的国家，人口密度很大，高昂的房价让日本人练就了收纳的智慧。同样小的一个房子，日本主妇却可以把它变得温馨而整洁。

TanLeeCO·2024-09-02 18:57

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

数据挖掘：分类、聚类、预测和关联分析K

张九日zx·2024-09-02 15:48

安然小语|日更四七

但若问幸福感，夫妻之间的亲密度，却胜往昔无数。问及原因，也许是彼此了解多了，理解深了，情更真了。

安然小语·2024-09-02 13:32

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。

'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

fpga图像处理实战-中值滤波

其核心思想是使用信号或图像中某个窗口内所有数值的中值来替换该窗口中心的值，从而达到消除噪声、保留边缘细节的目的。

梦梦梦梦子~·2024-09-02 11:45

深度学习100问43:什么是过拟合

一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中

吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

（others）计算数据信噪比

☆问题描述对原始数据添加随机噪声，得到了一组新的数据。如何计算新数据的信噪比（dB）？

ZhangTao_zata·2024-09-01 19:34

fpga图像处理实战-均值滤波

均值滤波均值滤波是一种简单的图像处理技术，主要用于平滑图像，去除噪声。它通过用当前像素邻域的平均值代替该像素值，从而实现图像的平滑处理。这种滤波器在图像处理中被广泛用于减少图像中的随机噪声。

梦梦梦梦子~·2024-09-01 18:29

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

获得高级语义信息也较少，图像中可能存在一些噪声信息，误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时，空间结构特征保留较多，但

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

【日更】阅读笔记（56）唤起人才自驱力：字节跳动的OKR应用

其中提到一点「高人才密度」公司裡只要优秀人才。看到这项因素，多数会朝向怎麽找出顶尖人才的思路走，但却忽略了，顶尖人才之所以顶尖的原因。

咖啡加糖吗·2024-09-01 04:12

机器视觉按需求选择工业相机的方法

工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。

鸦芽_hujiamei·2024-08-31 21:51

第一次做核酸

在这寸土寸金的地方，居民人口密度大，小区面积小，没有地方做核酸，所以，大都被安排在大街上做。我家附近平常人来人往的大铁匠巷、开化寺南街、商场林立的开化寺街，这些繁华的地段今天都进行了封

白雪红梅1·2024-08-31 20:56

聊聊2相步进电机的细分算法与细分步进角

这样可以大大提高电机的分辨率和精度，同时也可以降低电机的振动和噪声。细分算法通常采用正弦波电流控制方式，即通过控制电机绕组中的电流大小和方向，使

老白同学·2024-08-31 14:00

小琳AI课堂:生成对抗网络（GANs）

GANs的神奇之处生成器和判别器的较量：生成器就像一个魔术师，能把随机噪声变成逼真的图片。判别器则是个严格的裁判，要分辨出这些图片是真

小琳ai·2024-08-31 11:44

都是游戏中不能乱做的事情，《集合啦！动物森友会》七点注意事项

前几天，博士和大家分享了文章《动物的亲密度怎么提升？岛民好感度攻略》，介绍了游戏中增加动物好感度的各种方法。其中一种方法就是送礼物，不过礼物最好不要

爱游戏的萌博士·2024-08-31 10:18

妙去日记4.3：观太阳第33~10天

有了这种思维模式，我不得不多想一步，然后呢……如同太阳只有足够大足够密度足够质量足够照耀才能给人温暖给人领袖精神才能成为孩子的榜样才能成为孩子的骄傲才能成为孩子的荣耀才能真真正正的给到孩子价值

振先生·2024-08-31 10:07

湿度对ADC的基准电压源影响及解决办法

基准选用2.5V的ADR45XX塑封基准电压，其可以提供高精度、低功耗、低噪声、初始精度为±0.01%（±100ppm）、出色的温度稳定性和低输出噪声。在系统硬件原理图设计完成后，接下来需要完成PC

微弱世界·2024-08-31 09:32

SAR图像相干斑滤波算法

为了减少相干斑噪声，早期的方法是在SAR成像处理中，通过降低处理器带宽形成多视图子图像，然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。

fpga和matlab·2024-08-31 07:42

SAR图像相干斑点噪声的形成

SAR图像上的斑点噪声形成原理：当雷达波照射到一个雷达波长尺度的粗糙表面时，返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波，由于表面粗糙的原因，各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的，因此，尽管接收到的回波在频率上是相干的

boost66·2024-08-31 07:12

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

高斯分布推导

最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots

章靓·2024-08-31 04:49

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

模糊C-means算法原理及Python实践

模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means（FuzzyC-Means，简称FCM）算法是一种经典的模糊聚类算法

doublexiao79·2024-08-30 11:32

如何判断关键词在标题和描述中的密度是否合理？

金融吗弄·2024-08-30 07:34

【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践

目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means

爱写代码的July·2024-08-30 05:51

十大放心猫粮品牌排行榜质量口碑较好的有哪些

1、卫仕卫仕膳食平衡猫粮含有猫咪成长所需34%的粗蛋白，6种肉类+6种蔬菜营养配比，给猫咪及时补充日常所需蛋白质，矿物质和维生素等，达到高密度营养的多重守护，帮助猫咪智力开发，温和拍毛球，呵护猫咪肠胃健康

氧惠佣金真的高·2024-08-30 03:57

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。

zygswo·2024-08-29 18:39

【低噪声高效率】基于DIODES AP3129的18V/1.67A 30W机顶盒适配器方案

AP3129是一款高性能二次侧稳压PWM控制器，在10%负载和峰值功率模式下具有高效率（>89%），AP3129采用专有的可听噪声消除技术，以减轻电子和磁性部件的声学噪声。

WPG大大通·2024-08-29 18:38

Python实现分水岭图像分割算法

分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景：细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声

闲人编程·2024-08-29 16:29

python的图像阈值化处理及算法对比

一.阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。

yava_free·2024-08-29 11:53

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时，通常有以下一些原因：数据集质量不佳：检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

概率论中的卷积公式

多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？

Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类

泠泠风来·2024-08-29 06:21

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）

向量数据库Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库，专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。

shiming8879·2024-08-29 01:46

向量数据库Faiss的详细介绍和搭建使用教程

一、Faiss简介向量数据库Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是由FacebookAI研究院（FAIR）开发的一种高效的相似性搜索和聚类库。

大白菜程序猿·2024-08-29 01:14

K-means++算法

传统的K-means算法需要在初始阶段在数据集中随机选择个点作为聚类中心，而K-means算法的聚类效果和运行时间很大程度上受初始聚类中心的选择的影响。

坐看云起时zym·2024-08-28 23:19

聚类算法-Kmeans聚类

一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为预定义的K个簇（或组），其中每个簇由其质心（即簇中所有点的均值）定义。

红米煮粥·2024-08-28 22:24

python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例.md

statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模，ARIMA适合短期预测，因此输入为15个数据，输出为1个数据程序输入：原序列，需要往后预测的个数程序输出：预测序列，模型结构(白噪声检验

爆米LiuChen·2024-08-28 14:28

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

open3d python 八叉树

通过构建八叉树，可以快速查询点云中的邻近点、进行点云下采样、去除噪声等操作。可视化：八叉树还可以用于三维场景的可视化。通

黄晓魚·2024-08-28 12:48

Python大数据学习day01——大数据开发概论

目录大数据概念大数据特点大数据应用场景大数据分析业务步骤大数据职业规划大数据学习路线1.大数据解决问题海量数据存储——海量数据运算——海量数据迁移2.大数据特点（大、多、值、快、信）数据体量大种类和来源多源化实现低价值密度速度快数据的质量准确可信

笨小孩124·2024-08-28 12:46

【机器学习】初学者经典案例（随记）

无监督学习：使用不带标签的数据进行训练，包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。强化学习：通过与环境的交互学习策略，以最大化累积奖励（如AlphaGo）。

听忆.·2024-08-28 11:09

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