高斯噪声第26页

106 台风后

2020年19日6时台风“海高斯”终于在珠海金湾区沿海登陆，登陆时中心附近最大风力12级（35米/秒）。我家坐标唐家湾，位处17楼。风雨狂敲，楼摇树倒。多少人一夜无眠，各种担心和恐惧。阳台沿

初夏de微风·2023-12-20 00:24

生成对抗网络与人工智能的完美融合：创新、艺术与未来

1.GAN的基本原理生成器与判别器：GAN包含生成器和判别器两个网络，通过对抗训练的方式实现从随机噪声中生成逼真样本。博弈过程：生成器和判别器在博弈

鳗小鱼·2023-12-19 23:18

四通道 DMOS 全桥驱动MS35631N/MS35631

PWM电流校正器使用混合衰减模式，可以减小音频电机噪声，提高步进精度以及降低功耗。

Yyq13020869682·2023-12-19 23:00

PCB设计规则中的经验公式_笔记

设计规则中的经验公式规则1-临界长度规则2-信号带宽与上升时间规则3-时钟信号带宽规则4-信号传输速度规则5-集肤(效应)深度规则6-50Ω传输线电容规则7-50Ω传输线电感规则8-回流路径电感规则9-地弹噪声规则

自小吃多·2023-12-19 20:47

Canny边缘检测算法

算子目标是找到一个最优的边缘，其最优边缘定义：好的检测：算法能够尽可能多的标识出图像的实际边缘好的定位：标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应该标识为边缘具体步骤

无名之辈008·2023-12-19 17:33

CCD相机和CMOS相机有什么区别

优缺点：优点：低噪声：CCD相机通常具

神笔馬良·2023-12-19 10:51

2.3 ROBOT ENVIRONMENT INTERACTION 机器人与环境交互

然而传感器获得的信息包含噪声，并且很多信息是无法通过传感器直接获取的。因此，Robot内部需要维护对环境的估计(belief)，见上图左侧。

拙云·2023-12-19 09:22

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

日记

起来我刚刚在开始打英语，我爸就回来，打英语写日记，写高斯数学练习题，背古诗，反正就是这几样作业，写完了就可以耍。现在我正在写日记，写完还有背古诗还要打英语，英语18早上没打完的，给打完着，反正

开儿娃·2023-12-19 07:05

我对过拟合的理解

1、什么是过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象，如下图：2、发生过拟合的主要原因（1）数据有噪声（2）训练数据不足，有限的训练数据（3）训练模型过度导致模型非常复杂

王永翔·2023-12-19 07:25

如何用Python向图像中加入噪声

我们在做机器视觉项目的过程中，有的时候需要向图像中加入噪声。Pytorch本身不支持类似的功能，如果自己写的话，不但麻烦，而且容易出错。好在skimage支持这个功能。

Code Talk·2023-12-19 06:26

GAN对抗神经网络

生成器的目的是学习生成数据的分布，它将随机噪声作为输入并生成与真实数据相似的输出。判别器的目的是学习将生成器生成的数据与真实数据区分开来。生成器

朱笨笨·2023-12-19 06:21

【matlab】高斯随机数及其在图像模糊&图像增强中使用

一、高斯随机数简介高斯随机数，也称为正态分布随机数，是一种常见的概率分布。它具有均值和标准差两个参数，其概率密度函数呈钟形曲线，常用于描述自然界中许多随机现象的分布特性。

小吴同学GOGOGO·2023-12-19 05:48

【MATLAB】数据拟合第12期-基于高斯核回归的拟合算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于高斯核回归的拟合算法是一种处理回归问题的机器学习方法。

Lwcah·2023-12-19 05:18

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。

轩Scott·2023-12-19 05:39

用高斯过程的动机

以前接触高斯函数觉得很奇怪，在许多领域里面高斯过程都是不可分割的一部分，图像里面有高斯滤波，卡尔曼滤波用的也是高斯等等，。

小幸运Penny·2023-12-19 04:19

（基于python利用旋转、镜像、添加高斯噪声的方法）

前提条件：1.安装好pycharm2.安装好PIL、os等库3.注：这里我是主要做语义分割，所以有两个数据集包（1）原图img文件夹（2）标注图segment文件夹（有需要labelme的使用可以后续发出滴）4.注：如果你是需要只对一个文件或一张图做旋转，segment的可以自己删掉。一、旋转这里旋转角度全是随机的。如果有需求都是一个角度，自行更改Angle部分的代码。fromPILimportI

无业大学生啼·2023-12-19 04:15

10.10-11 科研记录一些多模态工作的相关思考

论文出发点很简单，第一，就是想要去除文本的冗余数据，有多篇文章也提到了，冗余文本影响对下游任务的性能，大量无关的文本输入到大模型也会影响大模型的性能，本质也很好理解，就是尽可能去除与任务不相关的部分，减少噪声

A half moon·2023-12-18 23:02

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域，博主以前做预测多，异常值监测涉及得少，但之后的工作可能需要做异常值方面的工作，所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。标题的这些机器学习方法基本都可以调包，使用sklearn库实现。不需要装很多包。(那些传统统计学的方法就不多介绍了，什么三西格玛(方差)准则，t检验，95%分位点啥的，那太简单了，本文主要介绍机器学习的方法。)方法思

阡之尘埃·2023-12-18 23:01

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归

KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

随机采样一致性（RANSAC）三维点云的平面拟合算法（含C++代码）

背景随机采样一致性（Randomsampleconsensus，RANSAC）：RANSAC是一种鲁棒的模型拟合方法，它可以处理存在大量噪声和异常值的数据。

RobotsRuning·2023-12-18 22:51

愿所有的美好如期而至

清晨，触摸着微寒的空气，走出院落，看着空荡荡的马路，心中却有些释然，难的的这个美好的清晨属于我自己，没有喧闹，没有噪声，这个美丽的清晨属于我自己。

墨林书香·2023-12-18 22:29

你的身体，其实知道一切答案

只是因为外在的「环境噪声」太大，我们强迫性地向外界搜寻，往往很少走进自己的内在身体，去倾听来自未显化状态——万物的无形源头发出的声音。下面举两个例子。

G小姐的自由世界·2023-12-18 21:53

【Lidar】Open3D点云DBSCAN聚类算法：基于密度的点云聚类（单木分割）附Python代码

1DBSCAN算法介绍DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，全称为“基于密度的带有噪声的空间聚类应用”，英文名称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise

RS迷途小书童·2023-12-18 19:57

低噪声 256 细分微步进电机驱动MS35776

产品简述MS35776是一款高精度、低噪声的两相步进电机驱动芯片。芯片集成了快速模式与静音模式来满足高速与低速下的不同应用。芯片内置功率MOSFET，长时间工作平均电流可以达到1.4A，峰值电流2A。

Yyq13020869682·2023-12-18 15:18

opencv+python学习记录（十二）高斯平滑、均值平滑

高斯平滑中opencv提供的函数：dst=cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX[,dst[,sigmaY[,borderType]]])快速均值平滑中opencv提供的函数：

三味菜551·2023-12-18 14:08

图像平滑处理

ksize,anchor,borderType)例子方框滤波函数语法：dst=cv2.boxFilter(scr,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType)例程高斯滤波函数语法

yekh_sys·2023-12-18 13:59

深度学习中的高斯分布

1高斯分布数学表达1.1什么是高斯分布高斯分布(GaussianDistribution)又称正态分布(NormalDistribution)。

智慧医疗探索者·2023-12-18 12:52

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

一个高斯分布可以用meanvector和covariancematrix来表示。均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。

算法如诗·2023-12-18 12:06

0923(Day7)

书名《精要主义》字数:7801，精要迪特说:我当时是德国博朗公司首席设计师，我遵从只有极少的东西是重要的，我的任务是滤掉噪声值抵精要。公司安排我与人合作开发一种电唱机。

东方短视频·2023-12-18 11:23

【python OpenCV3.3 图像处理教程】边缘保留滤波EFP、直方图均衡化、反向投影、轮廓发现、

1.边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering来自这篇博客的定义：高斯模糊：基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大

chairon·2023-12-18 11:33

Stable Diffusion简介

它采用了扩散过程的思想，通过逐步迭代地将噪声图像转化为真实图像，从而实现图像生成的目标。2.StableDiffusion

小楼先森·2023-12-18 10:14

OC体积详解0005

可以使用分配给3D体积或该体积内的对象的简单噪声创建体积，也可以从模拟或仿真引擎（例如湍流，X粒子或Embergen）派生来创建火焰和烟雾以及其他大气效果。您可以使用体积

DigitalCreation·2023-12-18 08:39

实验记录：可能造成深度学习模型训练过程中准确率振荡的原因

可能造成模型训练过程中准确率振荡的原因：数据集因素：1.数据集中含有噪声或者样本分布不平衡，这会导致模型学习到一些错误的规律，从而引起训练准确率的震荡。2.训练数据量过小。

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:51

matlab做高斯分布图,MATLAB实例：二元高斯分布图

MATLAB实例：二元高斯分布图1.MATLAB程序%%demoMultivariateNormalDistributionclearclc%%空间坐标范围x1=-5:0.2:5;x2=-5:0.2:5

sadeir·2023-12-18 06:22

格密码学重要概念: 高斯平滑参数

2平滑参数是格上高斯的一个测量值，类似与高斯函数的偏差。1为什么要用到平滑参数？

Hajre·2023-12-18 06:51

格密码学重要概念: 高斯采样

1高斯采样的重要性许多最近的基于格的方案需要从离散高斯中采样(例如，参见[Bai14]，[MP12]，[Lyu12]，[GPV08]，[BLISS13])。离散高斯参数由特殊方案的安全证明决定。

Hajre·2023-12-18 06:51

多维高斯分布

简介高斯分布是比较常见的概率分布，一维高斯分布如下：f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{2\pi\sigma}e^{-{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma

Rauchy·2023-12-18 06:51

Unity与高斯分布——Part1：理解高斯分布

原文链接：https://www.alanzucconi.com/2015/09/09/understanding-the-gaussian-distribution/引言考虑一下如何在一个平面上生成随机点。这些点可以代表敌人，树木，或者任何实例。在Unity中最简单的方式就是：Vector3position=newVector3();position.x=Random.Range(min,max

georgeandgeorge·2023-12-18 06:19

python：拟合高斯模型

注意本篇讲的是如何用一堆离散数据点拟合出高斯模型，而非已知一堆数据点对求解高斯函数。拟合单高斯模型（正态分布）若你有一堆离散数据点，想拟合出其高斯分布。实际上只需要求其均值和标准差。

奔跑的Yancy·2023-12-18 06:49

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解高斯分布

IronmanJay·2023-12-18 06:47

格密码：离散高斯与子高斯分布

高斯分布我们都很熟悉，但在格密码中会用到一种特殊的高斯分布，将其取名离散高斯分布（discreteGaussian)。一.N维连续高斯分布给定一个正整数n，代表维度。

唠嗑！·2023-12-18 06:15

机器视觉技术与应用实战（Chapter Two-03）

增强的作用是：通过突出或者抑制图像中某些细节，减少图像的噪声，增强图像的视觉效果。对于空间域和频率域的专业解释如下：空间域，又称图像空间，由图像像元组成的空间。

爱说实话·2023-12-18 05:25

matlab给信号添加高斯白噪声——awgn函数

`awgn`函数是MATLAB中用于向信号添加高斯白噪声的函数。`awgn`是"AdditiveWhiteGaussianNoise"的缩写，意思是添加白噪声。

Bury454·2023-12-17 23:31

你的目标，让你怦然心动吗？

原创精进学思行精进学思行2022-04-2313:55电动汽车行业现在仍然如火如荼地发展，这对我们从业者来说，是个利好的消息，但同时也会有一些危机感，因为我们所在专业（汽车噪声振动）的传统技术，已经日趋成熟

王双_c261·2023-12-17 21:13

背景噪声(Background noises)的三个重要属性

Backgroundnoises(BGN)comeinmanydifferentshapesandsizes(figurativelyspeaking).Inlayman'sterms,BGNisoftendescribedas"officeventilationnoise","carnoise","streetnoise","cocktailnoise","backgroundmusic",et

FlyingPenguin·2023-12-17 20:17

数字图像处理-二

变换域处理方法一、主成分分析二、最小噪声分离三、缨帽变换线性变换四、傅里叶变换五、小波变换频率域变换六、颜色空间变换难点：各边换算法很抽象，尤其是傅里叶变换和小波变换重点：各变换算法在图像处理中的物理含义及应用主成分变换将一组可能相关的变量变换成一组相关的变换去相关信息压缩至前面的主成分过程

何同尘·2023-12-17 19:36

大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类

当模型过度拟合训练集时，它会学习到训练数据中的噪声和异常模式，导致对新数据的泛

星川皆无恙·2023-12-17 17:49

【计算机视觉】SIFT

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候

Patrick star`·2023-12-17 16:29

概率机器人-定位-马尔可夫和高斯

移动机器人定位可以认为是坐标变换的问题，建立地图坐标系与机器人本体坐标系之间的对应关系的过程。马尔科夫定位=贝叶斯滤波+马尔科夫准则扩展卡尔曼定位=EKF+运动模型+基于特征的测量模型无迹卡尔曼定位=UKF+运动模型+基于特征的测量模型

小小地卜师·2023-12-17 12:09

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