瑞利噪声

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 27 - 边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shift blur)

，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shiftblur)均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声
gloomyfish·2025-02-05 10:08

SPICE仿真软件：HSPICE_（5）.仿真类型和设置

仿真类型和设置在HSPICE中，可以进行多种类型的仿真，包括直流（DC）仿真、交流（AC）仿真、瞬态（Transient）仿真、噪声（Noise）仿真、蒙特卡洛（MonteCarlo）仿真等。
kkchenjj·2025-02-04 07:10

Diffusion--人工智能领域的革命性技术

扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机
油泼辣子多加·2025-02-04 04:20

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

5G无线网络架构及规划

网络传输过程中的噪声:噪声分两种,一种是有源噪声(外部),一种是无源噪声(热噪声)5G通信网络架构移动通信网络有由三部分构成接入网:是离用户端最近的末端网络(无线基站就属于接入网),负责把用户端(手机)
陆墨宁·2025-02-02 09:18

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-02-01 14:21

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中，然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。
码农三叔·2025-02-01 01:08

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。
坐望云起·2025-02-01 00:32

使用 Go 和 Tesseract 实现验证码识别

常见验证码类型包括：文本型验证码：包含扭曲、旋转或噪声干扰的字符。图片型验证码：让用户选择特定内容的图片。行为型验证码：要求用户完成特定操作（如拖拽滑块）。1.2验证码识
一休哥助手·2025-01-30 17:09

数据挖掘的常用算法

大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。
北柠陌寒0207·2025-01-29 07:48

python实现dbscan

它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
怎么就重名了·2025-01-29 03:12

【计算机视觉】图像滤波

1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波，图像滤波是一种基于邻域的算法。
油泼辣子多加·2025-01-28 21:52

＜camera＞ISP的处理流程梳理-NRluma（亮度降噪模块）

的处理流程梳理-AAF（抗混叠滤波器）＜camera＞ISP的处理流程梳理-LSC（镜头阴影校正）＜camera＞ISP的处理流程梳理-AWB（自动白平衡）＜camera＞ISP的处理流程梳理-CNF（色度噪声滤波
waterAdmin·2025-01-28 09:56

【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-01-28 01:26

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

什么是Sensor，Sensor的分类？

3.影响CMOS传感器的主要问题(1)噪声这是影响CMOS性能的首要问题，这种噪
一袋米扛几楼98·2025-01-27 11:48

运算放大器应用电路设计笔记（四）

这时，最大振幅由电源电压决定，最小振幅由噪声或失调电压决定。确保动态范围的最简单方法是提高电源电压。提高电源电压就可增大最大振幅。但提高电源电压，效率要降低，不仅消耗了无效功率，而且可靠性也降低了。
promising-w·2025-01-26 07:56

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：DeepHubIMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。
小白学视觉·2025-01-26 05:38

OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云

在计算机视觉和图像处理中，噪声是一种常见的现象，可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有正态分布的特点。
LpmShell·2025-01-26 04:33

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

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

2023-01-10

姓名】第二组昌瑞利【闻思】《阳明心学》《文化自信与民族复兴》【今日躬行】1.今天阳历新年第10天，周二，早上5点05起床，共读共听《庄子》共听《幸福的经验》晨跑2.今天儿子考试，我监考，感恩先生中午做浇面条
CRL瑞·2024-09-11 18:28

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
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