时域特征值第33页

【图像分割】如何使用超绿特征值（ExG）灰度化和二值化分割图像处理技术（Python代码实现）

【图像处理|图像分割】如何使用超绿特征值（ExG）灰度化和二值化分割图像处理技术（Python代码实现）超绿色提取绿色植物图像效果较好，阴影、枯草和土壤图像等均能较明显的被抑制，植物图像更为突出，对于作物识别或杂草的识别最常用的灰度化方法为超绿色法

一位不知名的科研人·2023-02-07 08:32

快速理解傅里叶变换

类别及一些概念辨析五.傅里叶变换求解问题及应用六.问题提出目录二.傅里叶变换是什么三.公式四.类别及一些概念辨析五.傅里叶变换求解问题及应用六.问题提出一.理解函数所有的函数都是由不同频率的许多正弦波组成的，时域到频域就将一个随时间变化的动态函数分解成各个静态的不同频率的波形

王青宇·2023-02-07 08:30

KNN（K-近邻）算法

既可以用于分类也可以用于回归，KNNKNNKNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。

Mr.NeoJeep·2023-02-07 08:52

旋转矩阵，矩阵，共轭矩阵

欧拉角表示4.4对称保持SVD表示5.其他5.1旋转轴5.2叉乘计算2矩阵2.1定义2.2矩阵的基本运算2.3矩阵乘法2.4线性方程组2.5线性变换2.6方块矩阵2.6.1方阵2.6.2行列式2.6.3特征值与特征向量

xiaoma_bk·2023-02-07 07:02

用python求矩阵的特征值和特征向量及PCA的原理

特征值和特征向量的定义定义：设A是n阶矩阵，如果数λ和n维非零向量x使关系式Ax=λ\lambdaλx…(1)详见https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article

balabalahoo·2023-02-07 07:24

OBB的计算python实现

OBB的计算python实现1.实现步骤步骤①分解点集的xyz分量步骤②对x、y、z这三个随机变量（一维数组）求协方差矩阵步骤③对步骤②中的协方差矩阵求解特征值与特征向量，特征向量构造列向量矩阵M步骤④

落花逐流水·2023-02-07 07:45

随机森林------random forest

ID3基于信息增益做特征选择，所以很容易受到某一特征特征值数量的干扰。信息增益会偏向于属性值多的那一个属性。所以C4.5采用了信息率作为特征选择的标准。

独步计院·2023-02-06 19:01

数字信号处理（9）- 模拟信号的谱分析方法

分析：设：对连续非周期信号进行时域抽样，采样间隔为T（时域）；对其连续非周期的频谱函数进行频域采样，频域采样间隔为F（频域）；3为频域采样不失真条件，即频域采样定理步骤：我们

阔口罐·2023-02-06 16:22

数字信号处理（8）- 频域采样定理

3频域采样定理与时域采样定理成对偶关系注意：4频域插值的恢复X(z)思路引出：推导X(z

阔口罐·2023-02-06 16:52

numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig函数用法)

目录求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig)语法功能ParametersReturnsRaisesRalatedFunction:NotesExamples总结求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig

·2023-02-06 09:27

R语言ggplot2 | PCA分析及其可视化

主成分分析主成分分析(PCA)的基本介绍PCA常用的参数标准化特征值和特征向量载荷得分R语言实现PCA分析逐步计算PCA分析中的参数prcomp函数princomp函数自定义函数实现PCA分析及其可视化

酷二的R语言记录册·2023-02-06 07:49

matlab矩阵运算程序,matlab矩阵运算

主要包括特征值、奇异值、条件数、各类范数、矩阵秩、、矩阵迹、及矩阵空间运算。

周玉坤举重·2023-02-06 07:45

matlab的2DCNN、1DCNN、BP、SVM故障诊断与结果可视化

该论文提出一种新的数据预处理方式，将原始时域信号数据转换成二维灰度图像来提取转换后的图像特征，消除手工特征的影响；同

机器猫001·2023-02-06 05:44

PCA降维算法

PS：在降维中，我们减少的是特征种类而不是样本数量，样本数量m不变，特征值数量n会减少。主成分分析算法（PCA）一种常用的降维算法是主成分分析算法（PrincipalComponent

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-02-05 20:19

0. 引言

贝叶斯分类器以特征值的统计概率为基础，将未知类型的样本分类到最可能的类别中。

Marthm·2023-02-05 19:36

线性代数——PCA主成分分析计算步骤

主成分分析线性代数概念复习向量的内积基协方差矩阵实对称矩阵特征值和特征向量主成分分析的计算步骤本文不会深究原理，如果有时间我会把原理补上，这篇文章主要是讲主成分分析的计算步骤。

snowdroptulip·2023-02-05 15:36

从零开始的数模（十三）主成分分析

主要步骤2.2.部分说明2.3代码完整代码完整代码2三、基于MATLAB的主成分分析3.1算法步骤编辑3.2代码完整代码一、概念1.1线代知识补充1.2基本流程具体去除平均值计算协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征向量将特征值排序保留前

NEFU-Go D 乌索普·2023-02-05 15:59

均匀线列阵的波束图和波束时域输出图matlab仿真

常规的时域波束形成器的输出表示为：，原理图如下：

lumen_tt·2023-02-05 11:24

人脸相似度对比

由清晰的人脸照转化出的像素值矩阵，应当设计出什么样的函数f(x)转化为特征值呢？这个问题的答案依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确地分类？这里就要先谈谈机器学习。

hnsdgxylh·2023-02-05 11:16

c++ Eigen矩阵-基础知识

照抄书籍《视觉slam十四讲》c++中的Eigen线性代数库：求解：1、转置矩阵2、逆矩阵3、行列式4、迹5、特征值、特征向量6、求解方程#include#includeusingnamespacestd

Deepcong·2023-02-05 10:50

奇异值与特征值

特征值及特征值分解都是针对方阵而言，现实世界中，我们看到的大部分矩阵不是方阵，比如每道数据有M个点，一共采集了N道数据，这样就形成了一个N*M的矩阵，那么怎样才能像方阵一样提取出它的特征，以及特征的重要性

陶大明·2023-02-04 16:41

SAR信号处理基础2——线性调频信号频谱与驻定相位原理

前面已经给出了线性调频信号的时域表达形式，并介绍了信号的实部、虚部、相位、频率等，本文介绍线性调频信号的频谱，以及推导线性调频信号时常用的驻定相位原理。计算信号的频谱，实际上就是对信号做傅里叶变换。

爱学习的小伟·2023-02-04 16:52

线性调频信号(LFM)的形式及幅度谱、相位谱特性

一、线性调频信号的形式在时域中，一个理想的线性调频信号或脉冲持续时间为T秒，振幅为常量，中心频率Hz，相位随时间按一定规律变化。由于频率的线性调制，相位为时间的二次函数，当中心频率

天道酬勤2022·2023-02-04 16:48

图像类型

由于P帧和B帧在帧间预测时要参考其他帧，所以形成了不同帧间的时域依赖关系（时域预测帧必须在其参考帧解码后才能解码）。上图展示了不同帧间的时域依赖关系。

Dillon2015·2023-02-04 14:06

动态纹理实验数据集解析

@[TOC](动态纹理(Dynamictexture)数据库解析)动态纹理(Dynamictexture)数据集解析动态纹理是带运动的纹理，通常被视为移动场景的视频在时域中表现出一定的平滑特性，基于动态纹理识别的技术已经出现很多

光头哥哥mo·2023-02-04 11:08

Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习（十八）——Y分支粒子群算法优化

官网链接：https://optics.ansys.com/hc/en-us/articles/360042800333-Y-branch-optimization-using-particle-swarm-algorithm组件优化是任何致力于开发高性能光子器件的设计过程的关键步骤。此绝缘体上硅Y分支示例演示了适用于任意优化例程的通用组件形状参数化方法。此示例中的算法是Lumerical的内置粒

子非鱼icon·2023-02-04 11:04

Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习（十四）——超透镜（Metalens）

案例链接：Metalens-ZemaxInteroperability注：该文纯翻译，无任何拓展。案例下载链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1FgQGnfXy10wURWiFZf4ytA提取码：4jsn–来自百度网盘超级会员V5的分享（上面这个案例应该是很全的了）这个例子的目的是设计一个由圆柱形纳米棒组成的衍射超透镜。纳米棒的半径和排列经过调整以在超透镜表面上产生所需的相

子非鱼icon·2023-02-04 11:34

状态空间方程的等价问题

状态空间方程的等价问题判断两组状态空间方程是否（代数）等价等价的两组状态空间方程具有以下四个特征：相同的特征多项式相同的一组特征值相同的传递矩阵相同的维数注：以上四个特征只能用于判断不等价，不能用于证明两个状态空间方程等价

正在刷新....·2023-02-04 10:07

OpenMMlab训练营学习笔记（二）

此外，卷积神经网络中的VGG和残差网络作为主要部分，通过改进转变为轻量级CNN，该CNN着重注意特征值的权重，通过设

༺Phantom༻·2023-02-04 10:23

CART

在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。

zhouycoriginal·2023-02-04 05:57

机器学习自学总结——day1

1数据的特征抽取1.1特征抽取目的其实就是为了让计算机去更好的理解数据，将各种各样的特种格式转化成标准的数字格式，即特征值化。

Cathy. �·2023-02-03 23:01

认识NR(零)：MIMO-OFDM中的信道关系

常见的信道模型，会出现在六个域，这六个域根据对应关系可以分为时延域和频域多普勒域和时域角度域和空域对于这六个域，

举熙熙然回巧献计·2023-02-03 18:38

21_Numpy进行矩阵运算（逆矩阵，行列式，特征值等）

21_Numpy进行矩阵运算（逆矩阵，行列式，特征值等）使用NumPy在Python中执行矩阵运算很方便。

饺子大人·2023-02-03 18:31

主成分分析-书后习题回顾总结

7-2题目理论基础矩阵的特征值和特征向量的定义以及其求法https://www.cnblogs.com/Peyton-Li/p/9772281.html特征值和特征向量的定义：设AAA是nnn阶方阵，如果数

Alkali！·2023-02-03 15:14

频谱、语谱、梅尔频谱以及梅尔倒谱之间的关系

目录频谱语谱（声谱）梅尔频谱梅尔倒谱总结参考文献频谱在介绍频谱时，首先引入傅里叶变换中的时域和频域：时域即时间域，自变量是时间，即横轴是时间，纵轴是信号的变化。

码匀·2023-02-03 10:31

mel频谱--学习笔记

换句话说，它将信号从时域转换到频域。结果称为频谱。每个信号都可以分解为

Wsyoneself·2023-02-03 10:31

Mel spectrum梅尔频谱与MFCCs

Mel-spectrogram梅尔语谱图机器学习的第一步都是要提取出相应的特征(feature)，如果输入数据是图片，例如28*28的图片，那么只需要把每个像素(pixel)作为特征，对应的像素值大小(代表颜色的强度)作为特征值即可

下雨天吃火锅哩·2023-02-03 10:30

语言处理之 mel spectrum，梅尔谱图，时域，频域

梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。如果时域是运动永不停止的，那么频域就是静止的。

才大难为用·2023-02-03 10:29

维纳滤波和卡尔曼滤波

文章目录前言一、滤波简介二、匹配滤波器三、维纳滤波器1.时域求解2.维纳-霍夫方程3.系统函数求解例题4.离散维纳滤波器的Z域解5.最佳解例题四、维纳预测1.预测的定义2.纯预测3.一步线性预测的时域解五

西岸贤·2023-02-03 08:12

【Eigen】Eigen库基础语法

Quentin_HIT·2023-02-03 00:00

msf生成免杀木马

该技术是利用留在受感染文件中的病毒特征值进行检测。发现新病毒后，对其进行分析，根据其特征编成病毒码，

夜yesir·2023-02-03 00:53

2020-04-25

第四章方阵特征值和特征向量的计算对n阶方阵，若存在常数（可能是复数）和n维非零向量（分量可能是复数），满足，则称为的一个特征值，称为的对应于特征值的特征向量。

亻令仃忝鉂·2023-02-02 21:59

Pagerank

巧妙地运用了特征值和特征向量。一个网页会有很多超链接，比如网页A有3个超链接，那么A就分别有1/3的概率跳到其他超链接。

雨宝_f737·2023-02-02 21:03

python之sklearn-分类算法-3.1 线性回归

线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子和选股2，什么是线性回归1）定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值

TFATS·2023-02-02 16:48

主成分分析（Principal Component Analysis ）

1特征去均值，标准化（归一化）2(1)求或的特征值（）和特征向量（）,其中维度：（2),维度：（3）按照从大到小的顺序，取的对应的列。取前列得到矩阵,维度的取值标准是，要求将后，前

lilicat·2023-02-02 15:10

特征清洗：基于条件改变数据集中一列中特定行的值（isin和str.contains）

1.精准匹配isin在数据集清洗中，经常需要通过判断一个特征的值是否等于一个特定值（或一些特征值），从而改变相对应的该特征或另一特征中特定行的值。

柳奈奈·2023-02-02 14:05

卷积神经网络是怎么提取特征的

图像和卷积核卷积，就可以得到特征值（destinationvalue）。CNN入门讲解：卷积层是如何提取特征的？

浮云向晚·2023-02-02 13:03

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络

贝叶斯分类器非常的特殊，他将特征值和分类值的“地位”看成了等同的，即分类或者其中一个特征值都可以成为最后推断的值。如果让我用一句话来总结

海绵宝宝阿铭·2023-02-02 12:39

18行列式及其性质

迄今为止，已经学习了很多关于长方矩阵的知识，现在，把注意力转向方阵，探讨两个大的话题：行列式和特征值，需要行列式的重要原因是求特征值。

守树人·2023-02-02 11:51

03_使用决策树预测隐形眼镜类型

使用决策树预测隐形眼镜类型1、实验描述使用Python编程，输入为隐形眼镜数据集，计算所有可能的特征的信息增益，选择最优的特征值划分数据集，进而递归地构建决策树。

奔腾游子·2023-02-02 11:49

推荐频道

时域特征值