高斯噪声

【issue-halcon例程学习】particle.hdev

难度在于图像中大亮斑区域、低对比度小物体和噪声影响。
斜月三星0727·2024-01-20 07:46

Java学习（二）--java起源&发展&搭建

，编译器，数据库，网络系统等指针和内存管理1982年C++诞生面向对象兼容C图形领域，游戏等起源1990年年末，Sun公司预科嵌入式系统将在未来家用电器领域大显身手，于是Sun公司成立了一个由詹姆斯·高斯林
hahaha2221·2024-01-20 05:03

电源之LDO-3. LDO的热性能

粉丝群关注威信公众号：硬件之路学习笔记，阅读下列文章：电源之LDO-1.LDO基础知识电源之LDO-2.LDO的压降电源之LDO-3.LDO的热性能电源之LDO-4.LDO的电源抑制比电源之LDO-5.LDO的噪声电源之
硬件之路学习笔记·2024-01-20 02:18

电源之LDO——1.LDO基础知识

粉丝群关注威信公众号：硬件之路学习笔记，阅读下列文章：电源之LDO-1.LDO基础知识电源之LDO-2.LDO的压降电源之LDO-3.LDO的热性能电源之LDO-4.LDO的电源抑制比电源之LDO-5.LDO的噪声电源之
硬件之路学习笔记·2024-01-20 02:47

数学建模学习笔记||绪论

目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类）主成分分析，线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析
展信佳 ：）·2024-01-20 00:41

运维平台介绍：视频智能运维平台的视频质量诊断分析和告警中心

工单管理7、运维考核8、统计报表二、视频质量诊断分析介绍（一）视质分析概述（二）视频智能运维平台支持哪些功能1、图像过亮检测：2、图像模糊检测：3、画面冻结检测：4、信号丢失检测：5、图像偏色检测：6、噪声干扰检测
威迪斯特·2024-01-19 23:50

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。
YANQ662·2024-01-19 23:36

EMI抑制的方法

以下是一些常见的方法，用于在电子系统中进行EMI抑制：滤波器的使用：在电源线、信号线或电缆上添加滤波器，如电源线滤波器和射频（RF）滤波器，以减小高频噪声和电磁辐射。
疯狂大脑·2024-01-19 20:40

一个人真正的成熟，是从不动声色开始的

当你大声说话的时候，其实是在炫耀自己，对于别人来说，就是听到了噪声。当你沉默的时候，别人不会在意你，你也会活得很安静，可以用心做自己的事情。
我与旅者·2024-01-19 19:37

玻尔兹曼常数

它出现在开尔文和气体常数的定义中，出现在普朗克黑体辐射定律和玻尔兹曼熵公式中，并用于计算电阻器中的热噪声。格尔茨曼常数的量纲是能量除以温度，与熵相同。它以奥地利科学家路德维希·玻尔兹曼的名字命名。
计算机辅助工程·2024-01-19 17:08

3.18

鸟儿也在旁边向我们道早安，树叶窸窣，抚平树枝微动传来的噪声。清早起来，看见满树的绿意，淡淡的草木清香，携着树的微动，扑面而来。听一人诉说，看一人风度，闻一室飘香。
微言一顾·2024-01-19 17:59

声纳技术24.1.18信号及参数选择

信号的主要工作参数：工作频率，信号时间宽度，信号带宽高频：作用距离降低；易实现窄指向性；抑制噪声频率设计方法：经验公式法和声纳方程计算法时间宽度：时间宽度增大有利于信号检测，提高频率分辨力，但会加大盲区
qq_45026935·2024-01-19 16:19

RANSAC（Random sample consensus）随机抽样一致性

文章目录1.算法介绍2.实现过程3.以直线拟合为例4.直线的描述5.源码参考连接1.算法介绍RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种迭代的参数估计算法，用于从包含噪声和异常值的数据中拟合数学模型
1037号森林里一段干木头·2024-01-19 16:03

一个 web版linux、数据库、redis、mongo统一管理操作平台

dbms(目前支持mysql、postgres、高斯、达梦)：可视化数据增删改查，sql语句提示，表信息、索引信息、
Coder慌·2024-01-19 16:22

2019-08-21

学习了高斯像，高斯像面，共轭点，物、像方孔径角的
陈宏德·2024-01-19 14:03

Python环境下基于优化时频分辨率的信号时频分析

STFT和WT等常用的时频分析方法时频分辨率较低，而且对于多分量时变信号的匹配效果不佳；WVD对噪声的鲁棒性不足且对于多分量时变信号存在交叉干扰项；EMD及其改进方法缺乏数学理论支撑，并存在端点效应和模态混叠等问题
哥廷根数学学派·2024-01-19 13:59

月色如水

1接生的胖大嫂话真多，慧云在痛到绝望时耳边还盘旋着她那花喜鹊般的聒噪声：“使劲啊，使劲儿----再使把劲儿，快了快了，你要是给老六生个大胖儿子，这一家还不得拿你当神敬起来！”
骞文·2024-01-19 12:13

双通道5V低电压步进电机驱动器GC6106——低噪声，低振动

GC6106是双通道5V低电压步进电机驱动器，具有低噪声，低振动的特点，特别适合应用于相机:变焦和对焦系统的万向节和其他精密。该芯片为每个通道集成了256微步驱动器。
青牛科技实业01·2024-01-19 11:51

iOS 图片模糊效果

1.CoreImage中的模糊滤镜高斯模糊效果图高斯模糊前后对比.png核心代码UIImage*image=[UIImageimageNamed:@"cat.jpg"];//图片输入源CIImage*ciImage
long弟弟·2024-01-19 11:51

机器学习：经验误差与过拟合（Python）

以目标函数为例，采样数据并添加噪声，进行不同阶次的多项式曲线拟合，分析欠拟合和过拟合。
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:10

基于SIFT算法的图像匹配

计算步骤SIFT算法主要分以下步骤：（1）尺度空间极值点检测：搜索所有尺度上的图像位置，通过高斯
会的东西有点杂·2024-01-19 09:35

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中的应用

激光雷达可以提供目标的位置、速度和形状等信息，但由于噪声和不确定性的存在，这些数据往往是不完全准确的。通过建立概率模型,可以对目标的位置和状态进行建模，并利用概率分布来描述目标的不确定性。
weixin_30777913·2024-01-19 06:22

YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）

它包括一个细节处理模块（DPM），用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节，以及一个低频增强滤波器（LEF），以捕获低频语义并减少高频噪声。
Snu77·2024-01-19 06:15

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

GAN受博弈论中的零和博弈启发，将生成问题视作判别器和生成器这两个网络的对抗和博弈：生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测教程

基于像素的回归通常忽略了相邻像素之间的关系，因此可能无法捕捉到空间上的一致性信息；相邻像素可能具有相似的属性，而基于像素的方法可能导致对空间相关性的忽视；由于基于像素的回归考虑了每个像素，它可能对图像中的噪声敏
_养乐多_·2024-01-19 04:51

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

对这些数据集进行实验可以更加直观地了解SVMs的工作原理，以及如何在SVMs上使用高斯核。在本实验的后半部
Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

python数字图像处理基础（十）——背景建模

目录背景建模背景消除-帧差法混合高斯模型背景建模背景建模是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术，用于提取视频中的前景对象。在视频监控、运动检测和行为分析等领域中，背景建模被广泛应用。
_hermit:·2024-01-19 02:43

数模转换 120dB,192kHz DAC 音频转换芯片DP7398 软硬件兼容替代CS4398

首先，DAC提供了高精度的模拟输出，可以实现较低的失真和噪声水平。这使得DAC在音频、视频和通信等需要高保真度的领域中非常重要，例如音频播放器、高清视频显示以及无线通信基站等。其次，DAC具有快
C18025394486·2024-01-18 18:01

Opencv中的非线性滤波器概念介绍——中值滤波、双边滤波

中值滤波（Medianfilter）用像素点灰度值的中值代替像素点的灰度值，从而消除孤立的噪声点，可以去除椒盐噪声（salt-and-peppernoise）和脉冲噪声和斑点噪声（specklenoise
weixin_35738542·2024-01-18 15:24

OpenCV——双边滤波

一、双边滤波  双边滤波是一种综合考虑滤波器内图像空域信息和滤波器内图像像素灰度值相似性的滤波算法，可以实现在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除、对局部边缘的平滑。
点云侠·2024-01-18 15:45

基于频率滑动广义互相关的信号时延估计方法（MATLAB R2018A）

这种方法特别适用于噪声环境中的时延估计，因为它通过特定的加权处理提高了互相关函数的峰值的显著性，从而更容易准确地确定时延。
哥廷根数学学派·2024-01-18 14:30

高斯函数半高宽FWHM、拐点差值绝对值一半以及标准差σ的关系

激光雷达/高光谱激光雷达距离效应半高宽（Full-widthatthehalfofthemaximum,FWHM）是指回波波峰一半所对应的时间全宽，是时间概念，单位一般为ns等。FWHM=22ln2σFWHM=2\sqrt{2ln2}\\sigmaFWHM=22ln2σ计算过程，如下;拐点横坐标差值绝对值一半拐点是指预处理后的波形数据求二阶导后，二阶导为0的点，叫拐点，包括横纵坐标（拐点不同于零点
B博士·2024-01-18 14:58

90天读书分享80——看人的艺术

图片发自App今天分享的书籍是《看人的艺术》，作者是山姆·高斯林。德克萨斯大学的心理学教授，这本书主要讲述通过观察各种细节，了解对方是一个什么类型的人。
韧2018·2024-01-18 12:03

机器学习之常用激活函数

它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=
WEL测试·2024-01-18 11:08

3DGS 其一：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.预备知识1.1球谐函数1.2Splatting1.3α\alphaαblending1.4多维高斯的协方差矩阵
泠山·2024-01-18 10:14

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

时序分解|Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算目录时序分解|Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-18 09:44

opencv+python学习记录（十七）阈值分割

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。
三味菜551·2024-01-18 09:06

python数字图像处理基础（四）——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作
_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（五）——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?
_hermit:·2024-01-18 08:48

DN-DETR论文学习

为了解决这个问题，除了匈牙利损失之外，我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框，并训练模型重建原始框，从而有效地降低了二分图匹配难度，并加快了收敛速
彭祥.·2024-01-18 07:45

实战 | OpenCV两种不同方法实现粘连大米粒分割计数(步骤 + 源码)

方法一：基于分水岭算法基于分水岭算法分割步骤如下：【1】高斯滤波+二值化+开运算gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray=cv2.Ga
Color Space·2024-01-18 07:09

运维平台介绍：视频智能运维平台的视频质量诊断分析和监控中心

目录一、概述二、框架图1、图像过亮检测：2、图像模糊检测：3、画面冻结检测：4、信号缺失检测：5、图像偏色检测：6、噪声干扰检测：7、条纹干扰检测：三、监控中心模块（一）主页面介绍（二）视频质量诊断分析结果展示
威迪斯特·2024-01-18 06:33

136基于matlab的自适应滤波算法的通信系统中微弱信号检测程序

基于matlab的自适应滤波算法的通信系统中微弱信号检测程序，周期信号加入随机噪声，进行滤波，输出滤波信号，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-18 06:20

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax
ytusdc·2024-01-18 04:52

协方差自适应调整的进化策略（CMA-ES）转载自知乎——补充

之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150946035本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除目录什么是进化策略简单高斯进化策略协方差自适应进化策略基本原理更新均值控制步长自适应协方差矩阵本文翻译自
小唐要努力·2024-01-18 02:17

从零开始的nrf52832蓝牙开发(1)--蓝牙协议基础

概略图：物理层（PHY）：物理层规定了蓝牙频段：2400MHz~2483.5MHz物理层规定了调制解调方案：高斯频移键控首先蓝牙物理传输基于Radio模块，也就是无线电模块。
我我我只会printf·2024-01-18 01:22

Aigtek高压放大器的工作原理和指标应用介绍

高压放大器是一种用于放大高压信号的电子设备，具有高压输出，低噪声，高精度，高稳定性，高可靠性，低功耗，低成本等的优点，所以才被广泛应用在磁场探测、电磁脉冲放大、电磁波放大、电磁调制信号放大等应用。
Aigtek安泰电子·2024-01-18 00:51

群智感知：理论、方法与系统平台（2020-07-17）

解决办法利用噪声加密的方式；2）激励：问题：如何确保用户参与进来；解决办法互利共赢的解决办法；三、研究内容国家需求《国家十三五科技创新规划》、国家重点研发计划，将“人本计算”，
曾悦_3b69·2024-01-17 22:55

第三周：常用的数据分布

1、正态分布正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution）正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线
结尾_402b·2024-01-17 19:26

奥特曼:怎么看待奥特曼的身材

高斯月神形态也很苗条。还有小梦崽和艾斯这两个，小梦崽肚子有点大。艾斯个子比较矮，相对来说，看着好像有点胖。壮壮的二叔很有力量感，给人一种安心的感觉，而权藤
小唐来啦·2024-01-17 19:43
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