E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
瑞利噪声
遥感数字图像处理概述
通用基础方法遥感综合应用数据处理过程与目的:质量改善几何质量、辐射改善特征提取与选择、信息提取遥感数字图像基础处理过程砖石:遥感数字图像基础-图像存储和读取-工具:空间域处理方法-变换域处理方法地基:辐射校正几何校正-图像去
噪声
柱子
何同尘
·
2023-11-22 13:47
Audio signals 音频信号
前言音频信号基本概念频谱分析加窗频谱插值信号处理波表合成wavetablesynthesis颗粒合成granularsynthesis一些音频信号相关基本MATLAB操作信号生成音频读取及记录离散傅里叶变换
噪声
生成卷积滤波器一些统计相关的知识频域滤波延迟线
CCC_bi
·
2023-11-22 09:25
课程理论知识学习
音视频
计算机网络——物理层-信道的极限容量(奈奎斯特公式、香农公式)
产生失真的原因主要有:码元传输速率信号传输距离
噪声
干扰传输媒体质量等奈氏
qiyi.sky
·
2023-11-22 09:18
计算机网络
计算机网络
网络
学习
笔记
1
声音太多跟白
噪声
一个结果,勉强自己接收超需求外讯息甚至不觉得可笑,是吵。想寻求一方答案,可也清楚问出口也就坚定了。想pua自己的人一眼就能看出来
泥澈初甘再初恋
·
2023-11-22 05:28
【机器学习】037_暂退法
一、实现原理具有输入噪音的训练,等价于Tikhonov正则化核心方法:在前向传播的过程中,计算每一内部层的同时注入
噪声
·从作用上来看,表面上来说是在训练过程中丢弃一些神经元·假设x是某一层神经网络层的输出
Cyan.__
·
2023-11-22 02:38
机器学习
机器学习
人工智能
python
cesiumjs加载geojson+建筑物分层设色
需求:
噪声
管理项目,在项目的实际开发过程中,需要展示某一个地方的三维建筑物分布情况,并且一个建筑物要根据楼层不同高度设置不同的颜色,决定使用基于地图的三维框架cesium来实现。。
lala_shine
·
2023-11-22 02:21
Cesium
cesiumjs
三维可视化
geojson
分层设色
【机器学习】特征工程:特征选择、数据降维、PCA
(2)
噪声
:部分特征对预测结果有负影响,需要剔除一些与预测
TwcatL_tree
·
2023-11-22 01:40
深度学习
人工智能
机器学习
机器学习
人工智能
Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey(自动驾驶感知多模态传感器融合综述)
然而,由于原始数据的
噪声
,信息的未充分利用和多模态传感器的失调,实现一个相当好的性能并不是一个容易的事情。在这片文章中,作者对于现有的基于多模态自动驾驶感知任务方法进行了文献综述。
qaaaaaaz
·
2023-11-22 01:43
计算机视觉
自动驾驶
人工智能
机器学习
无标题文章
是指减少数字图像中
噪声
的过程,有时候又称为图像去噪。
噪声
是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的
噪声
,这些
噪声
可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。
云烟_叶经年
·
2023-11-22 00:32
LDO工作原理
PMOSLDONMOSLDO偏置LDO其他因素二、静态电流IQ二、电流限制三、防止反流使用肖特基二极管在LDO之前使用二极管额外增加一个FET将MOSFET的块连接到GND四、电源抑制比五、
噪声
降噪降噪电容器前馈电容器改善
噪声
性能改善稳定性和瞬态响应提高
WIRELESS_ROOM
·
2023-11-21 23:00
电源
硬件
模拟
2023年【上海市安全员C3证】考试内容及上海市安全员C3证复审考试
(ABCDE)A、易产生
噪声
akthwyl
·
2023-11-21 23:41
散列表
这些权重用于在给定的方向上对接收到的信号进行加权,以便最大化期望信号的增益并最小化
噪声
和干扰。这就是所谓的波束形成
这些权重用于在给定的方向上对接收到的信号进行加权,以便最大化期望信号的增益并最小化
噪声
和干扰。这就是所谓的波束形成。
鼾声鼾语
·
2023-11-21 21:34
毫米波雷达研究之路
python
机器学习
开发语言
深度学习
人工智能
时间序列与 Statsmodels:预测所需的基本概念(1)
后文:时间序列与statsmodels:预测所需的基本概念(2)-CSDN博客一、说明本博客解释了理解时间序列的基本概念:趋势、季节性、白
噪声
、平稳性,并使用自回归、差分和移动平均参数进行预测示例。
无水先生
·
2023-11-21 19:59
人工智能
数据挖掘和量化分析
人工智能
数据挖掘
CV学习笔记-CNN-VGG
**预处理:**对图像进行平移变换、旋转、去
噪声
…操作,目的是加强图像中的感兴趣特征。**特征抽取与特征选择:**是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。
Moresweet猫甜
·
2023-11-21 18:40
CV学习
cnn
学习
深度学习
OpenCV图像模糊处理
Blur是图像处理中最简单和最常用的操作之一,使用该操作的原因之一是为了给图像预处理的时候降低
噪声
。Blur操作背后是数学的卷积运算,其卷积过程如下:
八级大狂风404
·
2023-11-21 17:13
opencv
计算机视觉
图像处理
吉时利Keithley 2502数字源表
此电源的特性包括低
噪声
、***和回读。此万用表的功能包括可重复性高和低
噪声
。***终形成了紧凑、单通道、直流参数测试仪。在工作时,这些仪器能
zryk1027
·
2023-11-21 15:55
万用表-数字源表
吉时利Keithley
2502
数字源表
罗德与施瓦茨FSWP26相位
噪声
分析仪
罗德与施瓦茨FSWP26相位
噪声
分析仪和VCO测试仪FSWP相位
噪声
分析仪和VCO测试仪结合极低
噪声
内源和互相关技术,实现了相位
噪声
测量的超高灵敏度。
cx13538174533
·
2023-11-21 15:13
机器学习
Keithley吉时利2651A数字源表特性
以下是Keithley2651A的一些主要特性和功能:高精度:Keithley2651A提供了高达0.0035%的基本测量精度,并具有温度稳定性和低
噪声
等特点,可以满足高精度测试的需求。
Agitek99
·
2023-11-21 15:11
嵌入式实时数据库
Keithley2420吉时利2420数字源表
此电源的特性包括低
噪声
、精密和回读。此万用表的功能包括可重复性高和低
噪声
。最终形成了紧凑、单通道、直流参数测试仪。在工作时,这些仪器能用作电压源、电流源、电压表、电流表和欧姆表。通信、半导体、计
cx13538174533
·
2023-11-21 15:09
机器学习
L1 频段卫星导航射频前端低
噪声
放大器芯片MS2659
产品简述MS2659是一款具有高增益、低
噪声
系数的低
噪声
放大器(LNA),支持L1频段多模式全球卫星定位,可以应用于GPS、北斗二代、伽利略、GLONASS等GNSS导航接收机中。
Yyq13020869682
·
2023-11-21 13:16
杭州瑞盟科技
嵌入式硬件
电压放大器实验可以研究哪些领域
信号放大是电子电路中很重要的一个技术,它可以增加信号的强度,使得传输距离更长,同时减小信号受到
噪声
干扰的可能性。通过改变电压放大器的增益,可以研究不同放大倍数下的信号放大效果,从而找到最佳的
Aigtek安泰电子
·
2023-11-21 12:58
电压放大器
经验分享
ISP概念入门
的边缘的光,即光学系统中的渐晕3、Senor上有的像素点的输出有坏点4、Cmos的Sensor采用了Bayer色彩滤波阵列(BayerColorFilterArray,CFA)5、Senor获取的图像中有大量
噪声
问题很多de流星
·
2023-11-21 12:43
华为海思面试
isp
算法
《 机器人基础 》期末试卷(A)
4.按照运动和观测方程是否为线性,
噪声
是否服从高斯分
摆烂仙君
·
2023-11-21 09:47
机器人
ISP算法学习之BLC(黑电平校正)
BLC——blacklevelcorrection黑电平校正在ISP算法中进行黑电平校正的目的是消除图像中的暗电流
噪声
和感光器非均匀性引起的色彩偏差。
朱景峰
·
2023-11-21 09:08
ISP算法
学习
isp
转载-ISP基本框架及算法介绍
ISP基本框架及算法介绍ISP(ImageSignalProcessor),即图像处理,主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理,主要功能有线性纠正、
噪声
去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等
hwnd_windows
·
2023-11-21 09:06
图像处理
图像处理
isp
论文阅读:“基于特征检测与深度特征描述的点云粗对齐算法”
近年来,基于深度学习的点云对齐取得了较大进展,特别是3DMatch方法,能够在
噪声
、低分辨率以及数据缺失的条件下取得较好的对齐效果。3DMatch采用随机采样的方式产生待匹配
如松茂矣
·
2023-11-21 07:50
三维重建
论文阅读
点云配准
文章学习30“Deep Image Demosaicking using a Cascade of Convolutional Residual Denoising Networks”
本文中,作者假设图像受到的高斯
噪声
都是独立同分布的,那么从
噪声
图像y中恢复出来x的过程就可以利用贝叶斯理论求最大后验概率:上式可以等效为下式,其中第一项对应于上式的对数似然信息,第二项对应于
Carrie_Hou
·
2023-11-21 04:00
李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减(正则化)
标签同时被均值为0,标准差为0.01高斯
噪声
破坏。为了使过拟合的效果更加明显,我们可以将问题的维数增加到d=200,并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,nu
nousefully
·
2023-11-21 04:09
深度学习
人工智能
python
无刷电机的噪音分析及解决办法---【其利无刷电机驱动方案】
严格意义上,无刷电机的噪音是很小的,这也是为什么无刷马达备受欢迎的一个缘故,低
噪声
、低功耗,高效率是无刷马达的特性,但,我们在使用过程中,也经常有碰到无刷马达噪音很大的,那么是什么原因导致其有
噪声
呢?
其利天下技术
·
2023-11-21 03:35
无刷电机驱动方案
驱动开发
人工智能
单片机
嵌入式硬件
arm
whisper原理
这些数据包括各种语言、口音、说话速度和背景
噪声
等不同情况下的语音样本。2.特征提取:语音信号是通过麦克风采集的连续波形信号。
andeyeluguo
·
2023-11-21 02:44
service99
whisper
STM32单片机开发实例 基于STM32单片机的电影院监测系统
一、系统设计由STM32F103C8T6单片机最小系统+ESP8266无线模块+DHT11温湿度传感器+MQ-2烟雾传感器+
噪声
传感器+UNV6288语音播报模块+继电器。
小常硬件
·
2023-11-21 01:40
32单片机开发
1024程序员节
单片机
stm32
物联网
嵌入式硬件
图像滤波处理
滤波处理是图像处理中常用的技术之一,用于去除图像中的
噪声
、平滑图像、边缘检测等。
Make_magic
·
2023-11-21 00:23
opencv_python
opencv
python
我的一个刀妹朋友--转发至毒纪
那把剑狂乱飞舞,仿佛蘸血为画”刀锋意志--艾
瑞利
娅那一年,他爱上了这个英雄。腾讯英雄联盟高校入住榜校内排名第1,战力
喃唏丶颜
·
2023-11-21 00:44
论文阅读——DiffusionDet
然后,给每个框逐步添加高斯
噪声
,生成随机框。特征提取和检测decoder解耦。decoder用的SparseR-CNNsample的时候和PPDM不同,多增加一步DDIM处理过程
じんじん
·
2023-11-21 00:23
论文
人工智能
m 序列生成电路的 FPGA 实现
m序列是一种伪随机码,或伪
噪声
码(PN码),其输出在一个周期内具有随机性。本文讨论m序列生成电路的FPGA实现方法。
洋洋Young
·
2023-11-20 21:56
fpga开发
双极性集成电路芯片 D7312,可用于小型收录机中作前置放大电路。电源开关冲击噪音小、 反应快
●增益高,
噪声
低。●静态电流小●电源开关冲击噪音小、反应快●具有过热保护功能●封装形式:DIP14应用:●收录机
深圳市青牛科技实业有限公司
·
2023-11-20 20:32
单片机
嵌入式硬件
硬件工程
编辑器
相机
OpenCV.腐蚀与膨胀
腐蚀与膨胀腐蚀与膨胀是图形的形态学操作,常见用于二值化或灰度图像,对与图像的
噪声
消除、特征处理有很好的作用。
kicinio
·
2023-11-20 20:15
OpenCV
JavaFX
opencv
人工智能
计算机视觉
006 OpenCV腐蚀膨胀
代码演示一、环境本文使用环境为:Windows10Python3.9.17opencv-python4.8.0.74二、形态学原理在图像处理中,腐蚀和膨胀是两种基本的形态学操作,它们可以有效地用于图像的
噪声
减少
韩师兄_
·
2023-11-20 20:13
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
嵌入式(MCU)STM32F072R8T7,AR0330CM1C12SHKA0-CP 1/3 英寸 CMOS 图像传感器,OPA2210IDR超低
噪声
精密放大器、8SOIC
一、STM32F072R8T7ICMCU32BIT64KBFLASH64LQFPSTM32F072R8T7微控制器集成了高性能ARM®Cortex®-M032位RISC内核,工作频率高达48MHz,高速嵌入式存储器(高达128Kbytes的闪存和16Kbytes的SRAM),以及各种增强型外设和I/O。所有器件都提供标准通信接口(两个I2C、两个SPI/I2S、一个HDMICEC和四个USART)
Mandy_明佳达电子
·
2023-11-20 18:08
明佳达电子
单片机
stm32
嵌入式硬件
ESP32-IDF使用I2S驱动MAX98375--解析WAV文件
单电源工作(2.5V至5.5V)3.2W输出功率:4Ω,5V2.4mA静态电流92%效率(RL=8Ω,POUT=1W)25µVRMS输出
噪声
(AV=15dB)1kHz时,0.015%THD+
FPGA之旅
·
2023-11-20 15:15
单片机
fpga开发
esp32
i2s
max98375a
每日好书推荐 | 657
1《影响行为决策的思维逻辑(套装12册)》内容简介:套装包括:《
噪声
》《影响力(全新升级版)》《偏差》《把思考作为习惯》《概率思维预测未来》《模型思维》《笛卡尔的错误》《自我的本质》《反
电子书优选资源
·
2023-11-20 09:33
宗成庆《文本数据挖掘》学习笔记:第二章 数据预处理和标注
相对而言,来自专用平台的数据比较规范,而公众网络平台特别是社交平台上的数据还有较多的
噪声
和非规范语言现象,因此需要花费更多的时间进行数据
Attention守恒
·
2023-11-20 07:35
文本数据挖掘
学习笔记
算法
大数据
数据挖掘
python
机器学习
【C++】【Opencv】cv::Canny()边缘检测函数详解和示例
它是一种多阶段过程,包括
噪声
滤波、计算图像强度的梯度、非最大值抑制以及双阈值检测。本文通过函数原型解读和示例对cv::Canny()函数进行详解,以帮助大家理解和使用。
木彳
·
2023-11-20 06:28
C
C++日常记录
opencv
c++
计算机视觉
人工智能
【NI-DAQmx入门】如何计算DAQ设备的绝对精度和系统精度
输入
噪声
、板卡的底噪、器件的温度特性都会影响绝对精度。这会在信号上引入增益误差、失调误差、系统
噪声
和温度漂移。因此,设备的最终绝对精度将取决于该卡的使用环境。
東方神山
·
2023-11-20 04:56
数据采集【Data
Acquisition】
labview
基于深度学习的超分辨率综述
到HR的映射,这过程中利用损失函数引导和监督学习的进程;上采样模块实现重建图像的放大,两个模块协同完成SISR1.1超分框架(1)前端上采样超分框架前端上采样避免在低维进行映射学习,降低了学习难度,但
噪声
和模糊也被放大
teacher_ma_
·
2023-11-20 02:21
计算机视觉
深度学习
人工智能
神经网络
cnn
导盲犬
训练有素的导盲犬是通过灯的亮度和亮灯的位置,以及马路上的
噪声
和车流来判断是否可以过马路的。
凡月
·
2023-11-19 20:26
【阅读整理】An Accurate Skeleton ExtractionApproach From 3D Point Clouds of Maize Plants
AnAccurateSkeletonExtractionApproachFrom3DPointCloudsofMaizePlants|PlantScience提出方法:提出了一种准确的骨架提取方法来弥补3D点云与玉米植物表型性状估计之间的差距:该算法首先使用点云聚类和色差去噪来降低输入点云的
噪声
Zlan_lvlv
·
2023-11-19 17:10
3d
计算机视觉
人工智能
双电阻差分电流采样_电阻电桥基础
本文讲述电桥电路的基础并演示如何在实际环境中利用电桥电路进行精确测量,文章详细介绍了电桥电路应用中的一些关键问题,比如
噪声
、失调电压和失调电压漂移、共模电压以及激励电压,还介绍了如何连接电桥与高精度模/
weixin_39795116
·
2023-11-19 12:33
双电阻差分电流采样
Python中,我们可以使用pandas和numpy库对Excel数据进行预处理,包括读取数据、数据清洗、异常值剔除等
数据预处理的主要作用包括:提高数据质量:现实世界中的数据往往存在各种问题,如缺失、异常、
噪声
等,这些问题可能导致模型效果不佳。通过数据预处理,可以检测并纠正这些问题
小桥流水---人工智能
·
2023-11-19 09:18
Python程序代码
python
pandas
numpy
【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning
【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中,以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处,对
噪声
标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际
luzhoushili
·
2023-11-19 09:12
#
论文
论文阅读
笔记
上一页
20
21
22
23
24
25
26
27
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他