高斯噪声第3页

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’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【

高斯小哥·2024-03-17 18:56

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。

嘣嘣嚓·2024-03-17 10:16

数据挖掘中的【数据预处理】

zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解：1、数据挖掘中的预处理改善数据质量，有利于后期分析数据去重数据异常：价格为-1——>删除样本字段缺失：缺少品牌——>从型号中提取数据噪声

ZFour_X·2024-03-17 09:15

Topaz Video AI Mac

通过对低分辨率、模糊或噪声过多的视频进行智能分析，软件能够自动进行画质修复和优化，让视频呈现出清晰、细腻的画面效果。同时，它还支持视频格式转换和压缩，满足不同平台和设备的播

lx53mac·2024-03-16 17:24

生成对抗网络——cgan

它的原理也比较清晰，generator负责输入随机噪声z，输出一个图片G(z)，而真实样本x，判别器D则用尽全力希望把真实样本和虚假样本区分开来。

尼古拉斯·two_dog·2024-03-16 13:20

噪音继续

最近几晚上都被一种能听见但是录音就发现没有声音的噪声吵醒了，噪声如往常一样来自于楼上的住户，一直都有声音只是昨天晚上极其的明显，A君忍不住上去打招呼，可惜人家只顾着开着大的外放声看电视呢？

芳芳行洁·2024-03-15 17:20

Canny详解

Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。

kxg916361108·2024-03-15 06:31

【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’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·2024-03-15 01:56

【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘

【Python】成功解决AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’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

高斯小哥·2024-03-13 12:36

【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting

去模糊的3D高斯泼溅，看Demo比3D高斯更加精细，对场景物体细节的还原度更高，[官网]（https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting

CS_Zero·2024-03-12 05:51

大疆的raw图噪声合成：Towards General Low-Light Raw Noise Synthesis and Modeling

文章目录TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd2信号相关噪声建模3信号无关噪声：生成器和一致性损失（L1和vgg内容损失）4判别器5

tony365·2024-03-10 14:13

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素，因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。

AI technophile·2024-03-09 18:48

【MATLAB源码-第152期】基于matlab的子空间方法(subspace method)的信道盲估计仿真，16QAM调制。

一、子空间方法的基本原理子空间方法的基本原理是将接收信号的空间分解为信号子空间和噪声子空间。

Matlab程序猿·2024-03-04 05:24

基于引导滤波的暗通道matlab,基于加权引导滤波的水下图像增强算法

在水下环境中，由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用，导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果，而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。

来自大马士革的钢·2024-03-03 17:08

如何让自己安静下来呢？

有可能是噪声，其他人！2.

陈泽木·2024-03-02 16:27

诉诸存储和传输的编码

用脑补而不是重传对有损传输进行纠错后，有朋友评论：可现代的图像压缩、数据编码已经很大程度上把可以脑补的空间从传输载荷中沥干了——完美编码下所传输的数据是近乎噪声的没有任何特点的分布。

dog250·2024-02-28 09:20

python opencv图像模糊

目录一：均值滤波二：高斯滤波三：中值滤波四：双边滤波在OpenCV中，模糊图片或进行图像平滑处理时常用的方法包括以下几种：均值滤波(Blurring):均值滤波是一种简单的平滑方法，它通过对图像中每个像素的邻域内像素值进行平均来计算新的像素值

攻城狮的梦·2024-02-23 04:20

wince 系统的数据采集器读取扫描数据并上传

由于仓库很宽，噪声大，有时无法听到声音提示，不知道扫描是否成功。操作人员意见很大（听不到扫描提示的就用手工记录条码，最后输入电脑），后来曾考虑用笔记本电脑做中继。感觉很变态。

ganyuanmen·2024-02-20 19:31

金线检测步骤

除了焊点,die面,手指以外的必检项目.重难点在于金线的提取,算法多种多样,找到适合才是关键,涉及到打光,图像处理,这里不做深入分析,软件和硬件配合好才能做的最好.经典算法Block分析,结合图像检测.高斯算法提取边缘检测算法提取这几种算法各有利弊

耿直小伙·2024-02-20 18:46

中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析

简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器，可以实现图像的平滑处理。在图像处理中，高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。

此星光明·2024-02-20 18:14

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多，结果超清晰)

、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波)后3、调制后4、加入高斯白噪声后

迎风打盹儿·2024-02-20 18:39

长时间飞行小妙招

降噪耳机能否发出反向的噪音，对冲掉发动机的噪声，实在是睡一个好觉的必备好物。最推荐的是BOSE的包耳降噪系列，可以

茶s·2024-02-20 18:09

SG5032EEN晶体振荡器SPXO

5G将使通信流量呈指数级增长，5G通信网络需要高速和宽带，同时将噪声水平保持在最低水平，这可以通过通信设备的高频低抖动参考时钟来实现，使用上述晶体振荡器SPXO，客户可以输入一个具有极低相位抖动和功率的高频参考时钟

Epson样品中心·2024-02-20 16:35

Multisim14.0详细安装教程图文

Multisim有强大的电路仿真和分析功能，包括电路的瞬态分析、稳态分析、时域分析、频域分析、噪声分析、失真分析和离散傅里叶分析等多种工具，在项目开发过程中，对某个电路模块进行初步分析和仿真，能节省不少时间

万里黄沙·2024-02-20 16:49

Opencv中的RNG-随机绘图

在OpenCV中，RNG是一个随机数生成器类，用于生成各种类型的随机数，包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。

忙什么果·2024-02-20 16:45

生成对抗网络----GAN

{生成器(Generator):负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。判别器(Discriminator

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:30

微信小程序常用组件分享

微信小程序横屏2022-11-29微信小程序内嵌h5three.js2021-10-27AR识别（不是截图方式）2021-10-27自定义loading2021-08-25上下左右滑动动效(编辑/查看)(高斯模糊

车家大少爷·2024-02-20 13:11

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

21种matlab信号分解方法汇总

21中信号分解方法汇总CEEMD(互补集合经验模态分解)CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)EEMD(集合经验模态分解）EMD(经验模态分解)ESMD(极点对称模态分解）EWT(经验小波变换分解

2301_78492934·2024-02-20 11:16

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态）分解后计算各分解分量峭度值、能量熵

2301_78492934·2024-02-20 11:16

Echarts绘制任意数据的正态分布图

一、什么是正态分布正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是统计学中最为重要和常用的分布之一。

tsunami_______·2024-02-20 08:28

卷积CNN中的数学知识

我们可以看到，在边缘（也就是台阶处），二阶微分值非常大，其他地方值比较小或者接近0.那我们就会得到一个结论，微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点的突变程度成正比，这样，图像微分增强边缘和其他突变（如噪声

数据智能谷·2024-02-20 07:30

机器学习第30天

**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据，而不会导致预测结果出现显著偏差。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

openAI的sora的技术原理是什么

Sora从类似于静态噪声的视频开始，通过多个步骤逐渐去除噪声，视频也从最初的随机像素转化为清晰的图像场景。这种工作方式类似于OpenAI的图像生成工具DALL-E。

kfjh·2024-02-20 01:23

失眠怎么办：嘈杂、安静、光亮、黑暗，你选哪一个？

你可能是其中一员，因此尽量使自己睡眠的环境没有噪声，比如用地毯、其他面料的织物或者其他可以隔离声音的物体，看看这样能否改善你的睡眠。

失眠怎么办·2024-02-20 00:45

GAN生成对抗性网络

或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络，其拟合能力最好G(Generator)：用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络)；接收到随机的噪声

Dirschs·2024-02-19 23:19

（2024，自级联扩散，关键点引导的噪声重新调度，时间感知特征上采样器）进行廉价的扩展：用于更高分辨率适应的自级联扩散模型

ASelf-CascadeDiffusionModelforHigher-ResolutionAdaptation公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作4.自级联扩散模型4.1.问题阐述4.2.关键点引导的噪声重新调度

EDPJ·2024-02-19 22:02

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

唐维康·2024-02-19 21:08

SG5032EAN规格书

轻薄型，低电源电压，低抖动，低功耗，低损耗，低耗能，低相位噪声。用于5

Epson样品中心·2024-02-19 21:10

【状态估计】深度传感器与深度估计算法（2/3）

信息融合设深度分布服从高斯分布，P(d)=N(μ,σ2)P(d)=N(\mu,\sigma^2)P(d)=N(μ,σ2)设新观测到的深度也服从高斯分布，P(dobs)=N(μobs,σobs2)P(d_

CS_Zero·2024-02-19 20:05

python作品创意简单,python艺术创作

1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。

chatgpt002·2024-02-19 20:11

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

ISP领域的概念1相机方面的概念1）DENOISE，图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声；按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声；按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声；平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为

徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

基于FPGA的ECG信号滤波与心率计算verilog实现,包含testbench

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1ECG信号的特点与噪声4.2FPGA在ECG信号处理中的应用4.3ECG信号滤波原理4.4心率计算原理4.5FPGA在

简简单单做算法·2024-02-19 19:07

opencv案例实战：表格修复

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV

艾醒(AiXing-w)·2024-02-19 19:28

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

星光下的胖子·2024-02-19 16:56

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

在上述的特征工程中：数据预处理，就是去除数据的噪声，例如文本中的错误、不再使用的词语等；特征提取，就是从原始数据中提取一些有效的特征。例如图像分类中，提取边缘、

giszz·2024-02-19 14:43

【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门

下面是一些常见的生成参数及其详解1、采样器，关于采样器的选择参照作者的上一篇文章2、采样步数（SamplingSteps）是指在生成图像时模型执行的总步数，每一步都包含了一系列操作，例如在潜在空间中移动、噪声注入

AIGCExplore·2024-02-19 12:25

【AIGC】Stable Diffusion介绍

Diffusion是一种生成式模型，使用动态噪声和简单的条

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】

部分代码%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试NumOfPre=1;%预测天数，在此预测本

电力程序小学童·2024-02-19 12:10

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