贝叶斯滤波器第21页

matlab高斯差分,高斯变异算子matlab

(完整word版)高斯平滑滤波器(含matlab代码)_数学_自然科学_专业资料。

weixin_39643255·2023-11-26 22:18

基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪（附带Matlab源码）

基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪（附带Matlab源码）在语音信号处理中，噪声是一个常见的问题，它会降低语音信号的质量和可理解性。

代码创造之旅·2023-11-26 15:54

opencv：基于opencv的五种滤波方法

下面是常用的一些滤波器及在opencv中对应的函数，分为线性滤波和非线性滤波方框滤波–

M海洋·2023-11-26 14:57

WebRtc AEC核心算法之二：Partitioned block频域自适应滤波

WebRtcAEC核心算法之二：Partitionedblock频域自适应滤波本篇在上一章的基础之上，继续分析滤波器的特点。回声的延时和滤波器的抽头我们不妨先想想回声延时的问题。

西岸行者·2023-11-26 14:24

R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

摘要贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。

拓端研究室·2023-11-26 14:41

使用VC++设计程序使用邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器（KNNF）进行滤波

VC++实现若干种图像滤波技术获取源工程可访问gitee可在此工程的基础上进行学习。文章目录VC++实现若干种图像滤波技术实验内容邻域平均平滑算法1.原理2.实验代码3.实验现象中值滤波算法1.原理2.实验代码3.实验现象K近邻均值滤波算法（KNNF）1.原理2.实验代码实验现象实验内容实验要求：A部分：（1）使用VC++设计程序：对一幅256级灰度图像，使用邻域平均平滑算法进行滤波。（2）使用V

宁77吖·2023-11-26 13:12

使用VC++设计程序：实现常见的三种图像插值算法：最近邻插值，双线性插值，立方卷积插值

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理

宁77吖·2023-11-26 12:35

干货来袭！！！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第1天）线性代数篇：矩阵、向量及python实战

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、矩阵在AI中的应用二、矩阵基本知识及矩阵运算

小胡说人工智能·2023-11-26 12:36

机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯

1.贝叶斯法则如何判定一个人是好人还是坏人？当你无法准确的熟悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。

三月七꧁ ꧂·2023-11-26 10:35

传导EMI抑制-π型滤波器设计

1传导电磁干扰简介在开关电源中，开关管周期性的通断会产生周期性的电流突变（di/dt）和电压突变(dv/dt)，周期性的电流变化和电压变化则会导致电磁干扰的产生。图1所示为Buck电路的电流变化，在Buck电路中上管电流和下管电流是突变的。这些突变电流导致了电磁干扰的产生。图1Buck电路中的电流变化图2为Buck上管电流的频域分析图。电磁干扰出现在基波及其谐波频率处。这个噪声是开关电源特性所致，

姓郝的·2023-11-26 10:55

【深度学习笔记】04 概率论基础

04概率论基础概率论公理联合概率条件概率贝叶斯定理边际化独立性期望和方差模拟投掷骰子的概率随投掷次数增加的变化概率论公理概率（probability）可以被认为是将集合映射到真实值的函数。

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

matlab 设计希尔伯特变换器,基于Matlab的FIR型希尔伯特变换器设计

通过具体的设计、仿真及对原始信号和经过希尔伯特变换器输出延迟信号的比较，说明Matlab是一个在滤波器设计方面很有力的工具。

李子寒泉·2023-11-25 18:57

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理

文章目录人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理本章前言14.1不确定性问题域中的知识表示14.1.1联合概率分布14.1.2贝叶斯网络14.2贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2紧致性

一只大小菜·2023-11-25 14:50

传统语音识别介绍【二】—— 特征提取

假设系统的传递函数跟全极点的数字滤波器是相似的，通常用12一16个极点就可以描述语音信号的特征。所以对于n时刻的语音信号，我们可以用之前时刻的信号的线性组合近似的模拟。

MachineCYL·2023-11-25 12:01

Ros学习——Movebase源码解读

它实现了自适应（或KLD采样）蒙特卡罗定位方法（如DieterFox所述），该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机

weixin_34121282·2023-11-25 11:17

（5）L1、L2正则化

和L2正则化的过程如图所示L1，L2正则化示意图从贝叶斯估计的角度看，正则化项目对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有比较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。

顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

高斯滤波原理及C语言实现

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑

AREH·2023-11-25 07:30

深度学习卷积神经网络参数计算难点重点

卷积层参数数量五、全连接层参数数量六、代码实现与验证以LeNet5经典模型为例子并且通道数为1LeNet5网络有7层：1.第1层：卷积层输入：原始的图片像素矩阵（长度、宽度、通道数），大小为32×32×1；参数：滤波器尺寸为

青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:40

基于MATLAB的数字滤波器设计及其语音信号去噪应用

基于MATLAB的数字滤波器设计及其语音信号去噪应用。（供学习交流）其中数字滤波器包括IIR和FIR的低通、高通、带通、带阻四大类型及其多种设计方法。

vrxatlz·2023-11-24 19:33

数字信号处理实验（二） —— 利用FFT实现快速卷积

如果这个系统是数字滤波器，那么输出就是滤波后的结果所以这一节介绍的FFT实现快速卷积意义不小，这意味着DSP的很多应用，比如快速滤波，快速陷波，都是可以实现的。

阮菜鸡·2023-11-24 19:35

【时间序列数据挖掘】ARIMA模型

ARIMA模型可以通过非常成熟的统计方法，比如说极大似然估计，矩估计，贝叶斯估计或者其他一些估计方法得到估计，所以是一个非常好用的工具

水w·2023-11-24 18:33

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

为什么要进行参数估计参数估计是统计学中的经典问题，常用的方法是最大似然估计和贝叶斯估计。为什么机器学习中，也会用到参数估计呢？我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。

于建民·2023-11-24 18:03

贝叶斯优化-硬币问题得最大似然估计(1/3)

1.最大似然估计是机器学习领域最为常见的用来构建目标函数的方法，他的核心思想是根据观测到的结果来预测其中的未知参数。即已知样本为D最大似然估计通过最大化P(D|θ)来求解未知参数θ。最大似然估计-硬币问题的最大似然估计假设有不均匀的硬币，抛了6次，得到的结果如下D={正，反，反，正，正，正}，现在根据结果来估计θ（硬币抛出正面的概率）。首先需要最大化P(D|θ):P(D|θ)=P(正，反，反，正，

王路飞GoGoGo·2023-11-24 18:32

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

一、前言我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文重点介绍后两者估计方法。在这里两种估计方法估计的是什么？我们使用一个较为泛化的问题表示：考虑这样一个问题：总体X的概率密度函数为p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ)，但该密度函数未知，我们只观测到一组样本(x1,x2,…,xn)\left(x_{1},x_{2},\ldots,x_{n}\right)(x1,x2

JacksonKim·2023-11-24 18:59

机器学习基础-最大似然估计-贝叶斯模型

什么是参数？在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成y=mx+c的形式。在广告预测收入的例子中，x可以表示广告支出，y是产生的收入。m和

糖糖糖-豆·2023-11-24 18:27

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。

cloudless_sky·2023-11-24 18:56

朴素贝叶斯中的极大似然估计

为什么要极大似然估计，朴素贝叶斯不能搞定一切吗？朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。

梵悟·2023-11-24 18:56

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）在深度学习那么火之前，许多算法，都会在inference阶段用到最大似然估计或者最大后验概率估计，这些都机器学习中最最最基本的东西，就像地基一样，虽然现在深度学习仍然用到这些知识

baidu_huihui·2023-11-24 18:25

机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)

村头陶员外·2023-11-24 18:55

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

1.估计贝叶斯框架下的数据收集，在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(wi)(先验)；P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

FIR数字滤波器的设计

一、目的和要求1.掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法;2.熟悉线性相位FIR滤波器的幅频特性和相频特性;3.了解不同窗函数对滤波器性能的影响。

技术苦行僧·2023-11-24 12:34

IIR数字滤波器的设计

一、目的和要求1.掌握脉冲响应不变法和双线性变换法设计IR数字滤波器的原理和方法:2.观察双线性变换法和脉冲响应不变法设计的滤波器的频域特性,了解双线性变换法和脉冲响应不变法的特点和区别。

技术苦行僧·2023-11-24 12:04

机器学习调参指南：提升模型性能的关键步骤

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.理解模型的参数和超参数2.使用网格搜索进行超参数调优3.随机搜索4.贝叶斯优化5.使用交叉验证避免过拟合6.考虑正则化7.调整学习率和其他优化器参数8.实验和记录

诸神缄默不语·2023-11-24 01:51

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

用R语言和Stan进行贝叶斯回归推断

贝叶斯回归是一种基于贝叶斯统计推断的回归分析方法。它使用贝叶斯定理来估计模型参数，并提供了关于参数不确定性的后验分布。在本文中，我们将介绍如何使用R语言和Stan软件包进行贝叶斯回归推断。

程序开路·2023-11-24 01:29

自然语言处理常用方法和评价指标

使用方法如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。信息提取：从文本中提取结构化信息，如命名实体识别（NER）、关系提取。语义分析：理解文本的含义，包括词义消歧、句子相似度计算等。

jieHeEternity·2023-11-23 19:41

竞赛选题题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2023-11-23 18:46

px4: Ecl ekf2学习记录

px4状态估计（ECL）使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法来进行多传感器融合状态估计。Ecl利用IMU作状态预测，其它传感器作为观测更新。

云端舞步·2023-11-23 17:00

px4+vins+ego单机鲁棒飞行二（外部位姿估计篇)

官网这么解释的3.1EKF缺点3.2优点3.3总结四、更改源码五、2021年12月2日更新参考：px4官方WIKI一、使用px4的EKF2（扩展卡尔曼）估计EKF2使用扩展卡尔曼滤波器进行三维的姿态，位置

Nankel Li·2023-11-23 17:27

1-verilog的串行滤波器FIR实现

verilog的串行滤波器FIR实现1，RTL代码2，RTL原理框图3，测试代码4，输出FIR滤波器的波形参考文献:1，基于FPGA的串行FIR滤波器设计与实现2，FPGA实现FIR滤波器1，RTL代码

向兴·2023-11-23 17:13

数字滤波器设计工具_数字设计师和代理商的资源和工具

cune1359·2023-11-23 14:16

OpenCV——高通滤波器&低通滤波器

2.高通滤波器&低通滤波器的作用高通滤波器：保留高频图像信号，去掉低频图像信号。常用于检测图像尖锐、变化幅度大的区域；比如边缘检测，轮廓提取…低通滤波器：保留低频图像信号，去掉高频图像信号。

浮生若梦，为欢几何耶·2023-11-23 13:34

matlab中提供滤波器的种类有,数字图像处理实验报告2

4.平滑频域滤波1)设计理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器，截至频率自选，分别给出各种滤

王Evey·2023-11-23 13:31

图像平滑处理

文章目录1.平滑处理2.图像滤波与滤波器3.滤波分类3.1方框滤波--BoxBlur函数3.2均值滤波3.3高斯滤波3.4中值滤波3.5双边滤波器1.平滑处理平滑处理也成模糊处理，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法

不一样的等待12305·2023-11-23 12:57

MATLAB胸部CT图像中肺部提取，轮廓跟踪技术勾画出肺部轮廓

（2）高斯高通滤波器滤除噪声使用高斯高通滤波器将横截面胸层片上一些高斯噪声滤去，突出层片中的高频部分，对下面的实验提供一个更好的待处理图。（3）迭代分割迭代分割是逼

wowo-DAYTOY·2023-11-23 12:24

关于高斯滤波器的核参数获取

转自https://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/68350491、图像滤波在三维计算机视觉领域，通常对于二维图像的特征抽取是很关键的第一步，这主要包括抽取二维图像上的边缘、角点、纹理等。通常从这些被称为基元图的组成部分中，我们可以提取图像的以下特征：1）不同物体边缘成像所带来的灰度跃变；2）物体不同材料或者不同颜色组成部分之间的分界线会产生灰

hjxu2016·2023-11-23 12:52

HT6809 3W 低 EMI 防削顶 D 类音频功率放大器的特点

HT6809是一款内部集成32阶数字音量控制以及防削顶失真功能且具有超低EMI的立体声免输出滤波器D类音频功率放大器。

YHPsophie·2023-11-23 12:49

了解CV和RoboMaster视觉组（五）图像处理中使用的滤波器

[email protected].在图像处理中应用的滤波器：这部分本来准备在OpenCV中地常用函数部分介绍的，但后来又想到在前面已经稍微涉及到了那些函数的作用，那么在这里就从信号处理的角度对二维信号的分析进行叙述

HNU跃鹿战队·2023-11-23 12:18

应用高斯高通滤波器提取图像轮廓

任务要求：图为HALCON中的例图“tooth_rim”，请用高斯高通滤波器提取图像的轮廓。

会的东西有点杂·2023-11-23 12:44

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