时域特征提取

视觉slam十四讲学习笔记（六）视觉里程计 1

目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践：特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践：对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言
苦瓜汤补钙·2024-02-19 13:54

理解并实现OpenCV中的图像平滑技术

模糊图像通常是噪声减少、边缘检测和特征提取等应用的第一步。在本博客中，我们将重点介绍如何使用Python中的OpenCV库应用多种模糊技术。
superdont·2024-02-19 11:07

一阶段目标检测算法：流程详解

2.特征提取
小厂程序猿·2024-02-19 11:06

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1深度学习网络4.2人脸特征提取4.3回归模型构建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3
简简单单做算法·2024-02-19 11:29

【光学】基于matlab实现弹性FDTD二维波传播

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文介绍了弹性有限差分时域(FDTD)方法用于求解二维弹性波传播问题的理论和实现
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-15 09:41

DFM-无监督图像匹配

该方法使用预训练的VGG结构作为特征提取器，不需要任何额外的训练来提高匹配。灵感来自心理学领域成熟的概念，如心理旋转，初始扭曲是作为初步几何变换估计的结果而执行的（an
alex1801·2024-02-15 03:25

【光学】基于matlab实现弹性FDTD二维波传播

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文介绍了弹性有限差分时域(FDTD)方法用于求解二维弹性波传播问题的理论和实现
matlab科研助手·2024-02-14 23:17

【光学】基于matlab实现弹性FDTD二维波传播

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文介绍了弹性有限差分时域(FDTD)方法用于求解二维弹性波传播问题的理论和实现
Matlab科研辅导帮·2024-02-14 22:44

什么是信号卷积，信号卷积的物理意义是什么，功能有哪些

信号卷积是一种数学运算，用于描述两个信号在时域上的叠加、翻转和移位等操作。在信号处理领域，卷积运算具有非常广泛的应用，包括数字信号处理、图像处理、机器学习和物理工程等。
kfjh·2024-02-14 22:25

手把手带你基于Python+Django+百度云实现车牌识别

通常一个车牌识别系统主要包括以下这四个部分：车辆图像获取车牌定位车牌字符分割车牌字符识别看一下百科中对车牌识别技术的描述：车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取
李威威wiwi·2024-02-14 15:20

13自然语言处理基础入门

再就是对预处理过后的文本进行特征提取。最后将提取到的特征送进分类器进行训练。什么是自然语言处理NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了
Jachin111·2024-02-13 21:04

ADMap：Anti-disturbance framework for reconstructing online vectorized HD map

那么从特征提取、attentionlayer设计和loss构建上可以做一些工作，也就是文中提到的MPN（multi-scaleperceptionnetwork）、IIA（Ins.InteractiveAttention
m_buddy·2024-02-13 16:26

汽车悬架二自由度模型搭建与仿真

1、随机路面建模1）、随机路面时域公式随机路面的时域模型推导如下:我们要的是时域的路面模型，即每一时刻下，路面的高度是多少，单从上面这个公式和这个表，还没法建模，上面的拟合公式只是个参考，意思是:我们的生成的随机路面功率谱只要跟它差不多就可以
极简车辆控制·2024-02-13 14:07

【COMP337 LEC1】

DataPreprocessingPhase数据预处理1.Featureextraction特征提取1.Anobjectisdescribedbyacollectionofattributes一个对象可以由一组特征来描述
WINNER505·2024-02-13 08:06

有感

浩瀚无垠的时域里，两个灵魂互相吸引的人遇到彼此，怕是这世上最甚的幸事了。
常毓·2024-02-12 23:51

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架，即通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数据作为输入
快乐江湖·2024-02-12 15:18

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征，可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。
Jachin111·2024-02-12 15:37

Spark MLlib

SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换
Francek Chen·2024-02-12 11:15

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题
听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

计算机视觉所需要的数学基础

-特征值和特征向量：用于图像的特征提取和降维。微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分
superdont·2024-02-11 16:29

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五
appron·2024-02-11 14:50

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失
Queen_sy·2024-02-11 14:19

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？
ComplexLY·2024-02-11 14:05

Python实现文本情感分析

目录编辑前言基础概念数据预处理1.文本清洗2.分词3.词干提取和词形还原情感分类模型1.特征提取2.模型训练实际示例总结基础概
漫走云雾·2024-02-11 05:31

五、机器学习模型及其实现1

1_机器学习1）基础要求：所有的数据全部变为了特征，而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择（可选）进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理，使数据更适合机器学习的工具
ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

三、特征提取、特征预处理

三、特征提取、特征预处理1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理（理论及Python实现）2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码2.5缺失值处理
ITS_Oaij·2024-02-10 21:40

MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换

时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面，其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息，并清晰的刻画了频率随时间的变化规律，已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。
哥廷根数学学派·2024-02-10 15:10

神经网络（Nature Network）

输入层：接收原始数据隐藏层：进行特征提取和转换输出层：输出预测结果激活函数：非线性变换损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间的差距2.正向传播过程基础的神经网络如下图所示，其中层1为输入层，层2为隐藏层
栉风沐雪·2024-02-10 07:14

WWW 2024 | 时间序列（Time Series）和时空数据（Spatial-Temporal）论文总结

时间序列Topic：时序预测，异常检测，时域频域，大模型等时空数据Topic
STLearner·2024-02-10 06:06

跨模态行人重识别都需要学什么

该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理：理解图像基础（如像素、色彩空间）、图像变换、图像增强技术。机器学习基础：
ALGORITHM LOL·2024-02-09 22:04

【Transformer-Hugging Face 05/10】 使用 AutoClass 加载预训练实例

目录一、说明二、自动分词器三、自动图像处理器四、自动特征提取器五、自动处理器六、自动模型七、在TensorFlow中八、自动骨干网一、说明  由于有如此多不同的Transformer架构，为您的检查点创建一个架构可能具有挑战性
无水先生·2024-02-09 20:26

【闲谈】初识深度学习

与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器
爱写代码的July·2024-02-09 17:23

【EEG信号处理】对信号进行模拟生成

生成信号的目的还是主要是为了学习和探究后面的分析方法；本文主要是对方法进行整理瞬态transient瞬态信号是指的是一瞬间信号上去了，这种情况我们可以用在时域上高斯模拟peaktime=1;%secondswidth
INGg__·2024-02-09 13:05

YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块

具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写
人工智能算法研究院·2024-02-09 06:35

特征工程：特征提取、特征预处理、特征选择

一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False
xiaobai_IT_learn·2024-02-09 00:02

特征工程:特征提取和降维-下

目录一、前言二、正文Ⅰ.流形学习Ⅱ.t-SNEⅢ.多维尺度分析三、结语一、前言通过上篇对线性与非线性的数据的特征提取和降维的学习之后，我们来介绍其他方法，分别有流行学习、多维尺度分析、t-SNE。
林浩杨·2024-02-09 00:31

特征工程:特征提取和降维-上

而特征提取和降维，则是对原始数据的特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的目的。
林浩杨·2024-02-09 00:01

2019-05-07

部分响应系统奈奎斯特极限下的理想低通特性的冲激响应是函数，可达到的极限传输效率，但不可实现——从频域看是因为锐降，从时域看是因为拖尾按衰减。
快乐的大脚aaa·2024-02-08 19:39

阵列信号处理基础

前言阵列信号处理利用多个麦克风的的空间信息对接受信号做空域滤波和信号合成，是除时域和频域外的一种新的信号处理手段。
musiclvme·2024-02-08 17:50

2、卷积和ReLU激活函数

文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活（Activations）用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU
AI算法蒋同学·2024-02-08 06:51

使用CICFlowMeter 实现对pcap文件的特征提取【教程】

使用CICFlowMeter实现对pcap文件的特征提取【教程】针对现有的关于CICFlowMeter的使用教程不够全面，一些细节没有展示，我将结合网络上的相关资料和实际的经历，提供一些经验和建议。
大鹅同志·2024-02-08 04:20

【5G NR】5G NR小区搜索-PSS/SSS/PBCH结构

目录5GNR小区搜索同步栅格SSB时频率结构：SSB时域传输同步信号PBCHDMRSMIB消息5GNR小区搜索小区搜索是终端获取与小区的时间和频率同步，并检测该小区的物理层小区ID的过程。
瑶光守护者·2024-02-08 01:33

加速度信号转换为速度、位移和频率信号

例如，《风电机组振动状态评价导则》中以振动速度有效值对报警等级进行划分，但是很多情况下无法直接用速度、位移传感器测得速度、位移信号，而是需要通过先测得振动加速度信号，然后通过时域或者频域积分的方法来获得速度
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.特征提取方法:手工特征:这些是手动设计的特征，例如SIFT、SURF、ORB等，它们依靠手工制作的描述符来表示图像块。
结构化文摘·2024-02-07 12:20

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

它通过卷积操作在时间维度上对序列数据进行特征提取，并且可以处理可变长度的输入序列。要使用TCN进行分类预测，您可以按照以下步骤进行：数据准备：准备您的训练和测试数据集。
机器学习之心·2024-02-07 11:27

PyTorch 中音频信号处理库torchaudio的详细介绍

它提供了丰富的音频信号处理工具、特征提取功能以及与深度学习模型结合的接口，使得在PyTorch中进行音频相关的机器学习和深度学习任务变得更加便捷。
科学禅道·2024-02-07 10:32

第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像特征提取与描述

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV图像特征提取与描述介绍二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码三、扩展思路介绍四、特征点筛选和匹配优化示例代码五
传奇开心果编程·2024-02-07 09:48

排队论——不同实体的到达过程组合问题

问题1两个独立的泊松到达过程A和B，在时域上融合，得到泊松过程PPA+B，A具有速率λ\lambdaλ,B
CCC_bi·2024-02-07 09:28

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常
Snu77·2024-02-07 08:25

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。
@Duang~·2024-02-06 19:03
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