高斯噪声

MATLAB图像去噪和边缘检测

本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。
柯咪侠·2024-09-04 00:01

NDT算法

从最后的求解方法来看，NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法，和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看，NDT的收敛速度稍弱于点对面I
Joeybee·2024-09-03 23:29

高等代数精解【9】

.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释（对于二维和三维空间）4.行列式（对于方阵）总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵（也称为可逆矩阵或满秩矩阵）定义性质例子结论逆矩阵的计算高斯
叶绿先锋·2024-09-03 07:14

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算
weixin_39807352·2024-09-02 23:54

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary
红米煮粥·2024-09-02 20:41

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

利用邻域中灰度的异质性获取局部信息，并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通，可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

fpga图像处理实战-中值滤波

其核心思想是使用信号或图像中某个窗口内所有数值的中值来替换该窗口中心的值，从而达到消除噪声、保留边缘细节的目的。
梦梦梦梦子~·2024-09-02 11:45

深度学习100问43:什么是过拟合

一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

（others）计算数据信噪比

☆问题描述对原始数据添加随机噪声，得到了一组新的数据。如何计算新数据的信噪比（dB）？
ZhangTao_zata·2024-09-01 19:34

fpga图像处理实战-均值滤波

均值滤波均值滤波是一种简单的图像处理技术，主要用于平滑图像，去除噪声。它通过用当前像素邻域的平均值代替该像素值，从而实现图像的平滑处理。这种滤波器在图像处理中被广泛用于减少图像中的随机噪声。
梦梦梦梦子~·2024-09-01 18:29

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

获得高级语义信息也较少，图像中可能存在一些噪声信息，误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时，空间结构特征保留较多，但
hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

机器视觉按需求选择工业相机的方法

工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。
鸦芽_hujiamei·2024-08-31 21:51

聊聊2相步进电机的细分算法与细分步进角

这样可以大大提高电机的分辨率和精度，同时也可以降低电机的振动和噪声。细分算法通常采用正弦波电流控制方式，即通过控制电机绕组中的电流大小和方向，使
老白同学·2024-08-31 14:00

小琳AI课堂:生成对抗网络（GANs）

GANs的神奇之处生成器和判别器的较量：生成器就像一个魔术师，能把随机噪声变成逼真的图片。判别器则是个严格的裁判，要分辨出这些图片是真
小琳ai·2024-08-31 11:44

湿度对ADC的基准电压源影响及解决办法

基准选用2.5V的ADR45XX塑封基准电压，其可以提供高精度、低功耗、低噪声、初始精度为±0.01%（±100ppm）、出色的温度稳定性和低输出噪声。在系统硬件原理图设计完成后，接下来需要完成PC
微弱世界·2024-08-31 09:32

SAR图像相干斑滤波算法

为了减少相干斑噪声，早期的方法是在SAR成像处理中，通过降低处理器带宽形成多视图子图像，然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。
fpga和matlab·2024-08-31 07:42

SAR图像相干斑点噪声的形成

SAR图像上的斑点噪声形成原理：当雷达波照射到一个雷达波长尺度的粗糙表面时，返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波，由于表面粗糙的原因，各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的，因此，尽管接收到的回波在频率上是相干的
boost66·2024-08-31 07:12

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础
石 溪·2024-08-31 04:51

高斯分布推导

GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，利用fDf_DfD计算出其似然函数：L(
章靓·2024-08-31 04:49

一维/二维高斯分布的负对数似然推导

参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑
lainegates·2024-08-31 03:48

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网
吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

数学基础 -- 线性代数之行阶梯形

矩阵经过行变换（如高斯消元法）后可以转换为行阶梯形，它具有以下特点：行阶梯形的定义零行在矩阵的底部：矩阵中如果存在一行全为零的行，这些行必须在矩阵的最下方。
sz66cm·2024-08-30 09:50

【低噪声高效率】基于DIODES AP3129的18V/1.67A 30W机顶盒适配器方案

AP3129是一款高性能二次侧稳压PWM控制器，在10%负载和峰值功率模式下具有高效率（>89%），AP3129采用专有的可听噪声消除技术，以减轻电子和磁性部件的声学噪声。
WPG大大通·2024-08-29 18:38

Python实现分水岭图像分割算法

、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景：细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声
闲人编程·2024-08-29 16:29

python的图像阈值化处理及算法对比

一.阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。
yava_free·2024-08-29 11:53

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时，通常有以下一些原因：数据集质量不佳：检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

Halcon经典的边缘检测算子

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

概率论中的卷积公式

多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例.md

statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模，ARIMA适合短期预测，因此输入为15个数据，输出为1个数据程序输入：原序列，需要往后预测的个数程序输出：预测序列，模型结构(白噪声检验
爆米LiuChen·2024-08-28 14:28

open3d python 八叉树

通过构建八叉树，可以快速查询点云中的邻近点、进行点云下采样、去除噪声等操作。可视化：八叉树还可以用于三维场景的可视化。通
黄晓魚·2024-08-28 12:48

控制连接器引脚排列中的串扰

这种不必要的相互作用以能量耦合到相邻线路的形式出现，是一种破坏性的噪声信号。这种信号会影响任何操作，但当它发生在那些被称为“高速”的设计中时，就变得尤为关键。控制串扰是任何PCB设计的关键目标之一。在
David WangYang·2024-08-28 04:24

超过30%的人患上了慢性疲劳综合征，一本书让你摆脱越休息越累的困境

慢性疲劳综合征，一种持续性的身心疲惫，可能的症状有肌肉、关节痛，头疼头晕，对光线噪声敏感。病因不明，可能是一场疾病就让你陷入疲惫的漩涡，可能是压力、可能是抑郁，总之皆有可能。
云玖弋·2024-08-28 01:05

测量坐标出现6位、7 、8位的情况

首先可以认定为高斯——克吕格投影。我国规定比例尺2.5万~50万采用6度分带，1万及以上采用3度分带。
软考鸭·2024-08-26 22:17

回归分析系列22— 稳健回归

23章稳健回归23.1简介稳健回归是一种在数据中存在异常值或噪声时，依然能够提供合理估计的回归方法。传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。
技术与健康·2024-08-26 11:20

YOLOv8独家原创改进：图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意，助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表（全网独家首发）

解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。
AI小怪兽·2024-08-25 21:59

基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法，新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)助力涨点（二）

一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)，去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)1）混合型扩张型残差注意力(HDRAB)：mAP从原始的0.773提升至0.7791.无人机高空红外数据集介绍无人机高空红外检测数据集大小
AI小怪兽·2024-08-25 21:57

Python 数据清洗与预处理

无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。为了从这些原始数据中提取有价值的信息，并进行有效的分析和建模，我们必须首先进行数据清洗与预处理。
天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

作为一名硬件工程师，射频工程师，你真的知道相位噪声吗？一分钟带你吃透

相位噪声指标定义相位噪声（Phasenoise）是指系统（如各种射频器件）在各种噪声的作用下引起的系统输出信号相位的随机变化。
硬件大脑·2024-08-23 19:47

惯导系统静止初始化方法与代码实现并在gazebo中测试

前言在进行GPS加IMU的组合导航或者Lidar加IMU的组合导航时，用EKF或者ESKF的滤波方法时，需要提前知道惯导的测量噪声、初始零偏、重力方向等信息。
古月居GYH·2024-08-23 14:43

fpga图像处理实战-图像腐蚀

图像腐蚀图像腐蚀（Erosion）是一种常用的形态学操作，主要用于消除图像中的小白噪声、分离相连的物体或缩小前景对象。腐蚀操作通常在二值图像（黑白图像）上进行，但也可以应用于灰度图像。
梦梦梦梦子~·2024-08-23 08:11

惠海HC070N06LS丝印606A 60V6A 6N06 小体积封装 抗性好大电流NMOS 船上照明LED

由于MOS管具有输入电阻高、噪声小、功耗低等优点，它们在大规模和超大规模集成电路中得到了大范围应用。
HH18925796970·2024-08-22 12:10

【人工智能】案例分析和项目实践：使用高斯过程回归预测股票价格

高斯过程回归（GaussianProcessRegression,GPR）作为一种强大的非参数贝叶斯回归方法，能够处理复杂的非线性关系，同时提供预测的不确定性估计，非常适合用于股票价格预测。
@我们的天空·2024-08-22 12:06

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结
weixin_贾·2024-08-22 05:23

【Python】一文详细介绍 py格式 文件

【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~
高斯小哥·2024-03-29 15:51

Java学习笔记01

1.1Java简介Java的前身是Oak，詹姆斯·高斯林是java之父。
.wsy.·2024-03-28 22:56

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘

【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python
高斯小哥·2024-03-28 12:13

基于PIL实现亮度、噪声、随机黑块数据增强

importosimportshutilfromPILimportImage,ImageEnhanceimportnumpyasnpimportrandomfromtqdmimporttqdm#ColorJitteringfunctiondefapply_color_jitter(image,brightness=0.5,contrast=0.5,saturation=0.5):"""Applyc
小陈phd·2024-03-27 05:52

什么是特征检测和描述，OpenCV中常见的特征检测算法有哪些？

特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符，这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性，并且不同特征点的特征描
-Max-静-·2024-03-25 07:24

乘法-逆矩阵

文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式
取个名字真难呐·2024-03-20 13:24

【Python】使用高斯一勒让德求积(Gauss-Legendre)积分公式进行数值积分

本设计实现了使用Gauss-Legendre积分公式进行数值积分的功能。它通过计算勒让德多项式的零点和权重，并结合被积函数的取值来进行积分的近似计算。通过调整积分节点数n，可以得到更准确的积分近似值。最后，将计算得到的近似值与精确值进行比较，以评估数值积分的准确性。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义勒让德多项式deflegendre_pol
穿着帆布鞋也能走猫步·2024-03-18 22:04
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