扬尘噪声

Python 深度学习实战：生成对抗网络

生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

数据挖掘：定义、挑战与应用

一、数据挖掘的定义（一）概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

黑色叉腰丶大魔王·2025-01-23 09:04

DSP实验七综合实验与考查

、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、IIR低通滤波器处理9、IIR带通滤波器处理10、IIR高通滤波器处理11、FIR高通滤波器处理12、FIR低通滤波器处理13、FIR带通滤波器处理14、加噪声

BeBeter」·2025-01-22 11:36

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

《探秘鸿蒙Next：非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

数据预处理数据清洗：非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据，要去除乱码、特殊字符等；对于图像数据，需处理模糊、损坏的图像。

·2025-01-22 06:37

开源AI图像工具—Stable Diffusion

•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•

蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:41

Python BI 数据清洗和整合：提升数据质量的关键步骤

数据清洗可以去除数据中的噪声和错误，而整合则能将

菜狗小测试·2025-01-20 14:25

使用过的 DAC 器件使用总结

滤波与输出：为了去除高频噪声和阶梯波效应

Major_pro·2025-01-19 22:41

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

设置过程和观测噪声的协方差矩阵

MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

【机器学习：二十七、决策树集合】

决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对

KeyPan·2025-01-19 08:49

CS4398 Cirrus Logic的旗舰级音频解码芯片

CS4398是一块24Bit/192KHz规格的解码芯片，它具有120分贝以上的讯噪比和动态范围，总谐波失真＋噪声低至0.0005%，采用一个高级专用多位Delta-Sigma调制器，并整合了失配噪声整形技术

中国芯xinsousou·2025-01-19 03:52

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

PSNR基于信号与噪声的概念，其理论基础来自信息论中的信噪比（SNR，Signal-to-NoiseRatio）。PSNR将图像

ballball~~·2025-01-17 23:05

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析

：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络（DoubleDQN）竞争深度Q网络（DuelingDQN）优先级经验回放（PER）噪声网络

视觉萌新、·2025-01-17 15:17

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

近年来，频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力，特别是离散余弦变换（DCT）因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

主动降噪技术：原理、方法与应用的深度解析

与被动降噪（通过物理结构隔绝噪音）不同，主动降噪通过电子系统发出与噪声相位相反的声音信号来抵消噪音，从而达到降噪效果。随着电子元件和音

Crazy learner·2025-01-16 23:29

YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

将FreqFusion应用于YOLOv11的改进过程中，能够使模型在处理复杂场景图像时，更精准地聚焦目标物体边界，减少背景噪声干扰，显著强化目标物体边界特征表达，进而提升模

Limiiiing·2025-01-16 18:44

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python

亚图跨际·2024-09-15 18:50

STM32 如何生成随机数

目录一、引言二、STM32随机数发生器概述三、工作原理1.噪声源2.线性反馈移位寄存器（LFSR）3.数据寄存器（RNG_DR）4.监控和检测电路：5.控制和状态寄存器6.生成流程四、使用方法1.使能随机数发生器

千千道·2024-09-15 15:33

语音识别技术有哪些应用场景？

这些助理软件能够理解多种语言和方言，并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域，语音识别被用于控制各种智能设备

不想秃头的程序·2024-09-15 02:25

【无线通信】误差矢量幅度（EVM）

然而，由于各种现实因素，如噪声、失真、非线性效应和相位误差，接收到的信号可能

守月满空山雪照窗·2024-09-14 18:54

平滑法时间序列模型原理及Python实践

平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理，以消除或减弱数据中的随机波动和噪声，从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化，进而对未来数据进行预测。

AI智博信息·2024-09-14 00:31

爱旅行，趁现在

我们热爱旅行，因为在旅途中我们可以接触到更多新鲜的人，陌生的环境，体验到之前无法体验到的事，往往正是这份空间的隔离使我们远离了原有生活的“噪声”，使我们重新成为一个鲜活的人。

斑马莉莉安·2024-09-13 17:52

2022-09-13 FIRE日记：339~340.神奇

昨天虽然是咳得最厉害的，但还是做了大扫除，外面在改造管道，暴土扬尘的，太脏。还开始写汲黯传，今天已经写到16页了。代代花的叶子还没长大，花骨

春迟馆·2024-09-13 11:35

Gyro陀螺仪＞ MPU 6000 vs ICM 20689

目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择：采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000

ABEL in China·2024-09-12 23:19

数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）

1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。常见方法有：均值滤波：将像素邻域内的像素值取平均值，从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。

编程日记✧·2024-09-11 23:17

opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

但是，图像梯度也会受到噪声的影响，因此建议

莫仝汉·2024-09-11 10:15

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

例如，在通信领域，信号常常受到噪声干扰，传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征

逼子歌·2024-09-11 10:09

计算SNR

importcv2importnumpyasnpdefcalculate_snr(image):#读取图像img=cv2.imread(image,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#计算信号功率signal_power=np.mean(img)**2#计算噪声功率

薛定谔的猫_大雪·2024-09-11 02:18

第三章-数据预处理

3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。

moke冲冲·2024-09-10 08:11

2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计

基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计，输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义)，采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度，输出LFM信号参数估计结果。

'Matlab学习与应用·2024-09-10 07:36

影响幸福感的外部因素

一、居住环境的噪声如果你在买栋靠马路的房子，那千万要确保那栋房子不要离道路太过接近。因为你的生活会被汽车轰鸣声，引擎加速声，不耐烦的喇叭声搅乱的支离破碎。

An_d1fa·2024-09-09 23:59

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。

Ven%·2024-09-09 21:21

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

这种转换旨在提高数据的可解释性、降低噪声、增强特征的区分度，或是为了满足特定算法的预处理需求。2.常见的数据变换方法2.1标准化（Stand

Lill_bin·2024-09-09 15:32

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案

在嵌入式系统中，模拟信号处理的应用包括传感器信号的调理，例如温度传感器、压力传感器等输出的模拟信号通常比较微弱且可能受到噪声干扰，需要通过放大器进行放大，通过滤波器去除噪声等操作，使其能够被后续的模数转换电路准确地转换为数字信号

大模型大数据攻城狮·2024-09-08 15:24

1-19 平滑处理——双边滤波 opencv树莓派4B 入门系列笔记

双边滤波是一种保持边缘的平滑技术，常用于图像去噪声和增强图像的细节。

Sisphusssss·2024-09-08 10:20

python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗

通过实际代码示例，我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集，最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前，我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装，可以使用

步入烟尘·2024-09-08 09:12

RAFT：Adapting Language Model to Domain Specific RAG

你做领域微调时，根据chunk生成query、answer，然后直接拿这仨微调，这里面没有干扰项，没有“不相关doc”，就扛不住RAG的噪声。RAFT就是针对这个搞

蒸土豆的技术细节·2024-09-07 21:17

Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图

要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积

亚图跨际·2024-09-07 17:21

图像去噪技术：自适应均值滤波器（ACmF）

在图像处理领域，噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型，它随机地将像素值改变为最小值或最大值，严重影响图像的视觉效果。

潦草通信狗·2024-09-07 10:05

基于自适应中值滤波器的图像去噪处理

在图像处理中，噪声是一种常见的干扰因素，其中椒盐噪声（SaltandPepperNoise）是一种典型的噪声类型，表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声，我们通常使用滤波器进行去噪处理。

潦草通信狗·2024-09-07 10:35

基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现

引言在数字图像处理中，噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同

m0_57781768·2024-09-07 10:34

基于stm32f407舵机的使用以及项目的具体的使用事项

精确度：由于模拟信号容易受到干扰和噪声的影响，模拟

电赛张小七·2024-09-06 21:06

【Test 】五种滤波函数你了解多少呢？

文章目录1.图像滤波的概念2.方框滤波1.图像滤波的概念尽可能将图像细节特征保留下来，对目标图像的噪声进行抑制。图像中的噪声：随机的亮度或颜色干扰。⚽根据空间滤波特性可分为：线性滤波和非线性滤波。

未来可期LJ·2024-09-06 01:23

叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素

数据问题：数据集中的噪声、异常值或不均匀的分布可能会导致模型的损失函数上升。此外，如果训练数据和验证

zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

opencv学习：形态学操作和边缘检测算子

这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。

夜清寒风·2024-09-05 13:34

随机信号是什么，随机信号的分类

随机信号广泛存在于自然界中，例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。随机信号的特点：①不可预测性：随机信号的未来取值无法通过确定性规律准确预测，只能通过统计特性来描述和估计。

cxylay·2024-09-05 10:37

xmos-XVF3000简介

XVF3000特点：用于远场可释放双手来交流的可编程语音芯片4麦的自适应波束成型，支持圆形阵列和线形阵列全双工AEC以支持打断（高达50dB回音消除优化）噪声抑制（高达15dB抑制优化）不具备唤醒词触发检测

XMOS-熙光技术·2024-09-04 06:38

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