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高斯滤波器
心电信号检测电路设计与制作
其中,第一级前置放大是CMRR很大的差动放大器,此处采用仪用放大器AD620,放大倍数固定为10的电路;第二级是二阶有源高通
滤波器
电路,所设计的截止频率为0.05Hz;第三级是50hz陷波电路,能有效去除
weixin_30815427
·
2023-11-05 21:53
数字信号滤波——工频干扰
近来以解决实际问题为出发点,对相关的内容进行归纳汇总;目前,消除噪音,提高传感器采集精度主要包含两种手段:1、硬件:通过电阻电容及电感构成滤波电路,对外界干扰源进行屏蔽;2、算法:通过数字信号处理,构建IIR、FIR
滤波器
对噪声信号
联远智维
·
2023-11-05 21:22
力学所期间的工作内容
嵌入式硬件
物联网
鞋带定理(Shoelace formula)求2D多边形面积
参考鞋带公式——多边形面积求和GIS算法:利用鞋带定理(Shoelaceformula)求2D多边形面积一、简单解释鞋带公式(Shoelaceformula),也叫
高斯
面积公式,是一种数学算法,可求确定区域的一个简单多边形的面积
合肥黑
·
2023-11-05 17:37
高斯
过程回归 |
高斯
过程回归(GPR)区间预测
对于
高斯
过程,
高斯
指的是多元
高斯
分布,过程指的是随机过程。我们都知道随机过程就是指函数的分布,那么多元
高斯
分布实际上应该是指无限元的
高斯
分布。协方差函数也称为核函数,是
高斯
过程回归的重点。
算法如诗
·
2023-11-05 15:28
高斯过程回归(GPR)
回归
高斯过程回归
区间预测
DTCC 2021 | 华为云数据库战略启示录
2019年5月15日,华为正式推出GaussDB数据库,当时老鱼有幸采访到了GaussDB多位骨干研发成员,并写下了《华为“
高斯
”战记》。2020年5
华为云技术精粹
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2023-11-05 13:42
云计算
华为云
雷达接收机频率转换(混频)数学描述
基本方法之一:乘法器+
滤波器
图1将接收信号和本地振荡器信号相乘再滤波,就可以将接收信号转换到一个较低的频率上数学解释接收到的信号:vs(t)=vscos(2πfst)v_s(t)=v_scos
gongfuyd
·
2023-11-05 12:39
机载探测系统
隐私保护多领域推荐的紧密度共聚类联邦概率偏好分布模型
FederatedProbabilisticPreferenceDistributionModellingwithCompactnessCo-ClusteringforPrivacy-PreservingMulti-DomainRecommendation引言这篇论文提出的概率偏好分布是通过使用
高斯
分布来表示用户和项目的偏好
jieHeEternity
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2023-11-05 10:41
联邦学习
深度学习
人工智能
推荐算法
pytorch
【插画小白成长日志】动漫插画之素描作业 2020.5.24-2020.8.25
灰(暗面、亮面、灰面)五大调:暗面、亮面、灰面、明暗交界线、反光(宝石有透光)软件使用:加深正片叠底,加亮:叠加(用喷枪边缘效果好)画笔:喷枪,19号画笔,或SAI浓度64%左右画笔影子(近实远虚):
高斯
模糊
梦境女孩
·
2023-11-05 08:17
WY音乐播放器制作(2)
Kevin5979/WYmusic.git首页完善实现效果首页详情页最新专辑和歌单详情差不多,可以封装成一个组件详情页头部功能换肤换背景,前面写过可返回,back头部中间图片功能:下拉图片变大上拉图片变模糊注意:
高斯
模糊效果十分消耗性能的
kevin5979
·
2023-11-05 07:08
肆[4],滤波
1,简介1.1,Opencv提供滤波处理函数方框滤波,BoxBlur函数均值滤波(领域平均滤波),Blur函数
高斯
滤波,GaussianBlur函数中值滤波,medianBlur函数双边滤波,bilateralFilter
FairyTailQ
·
2023-11-05 06:46
C#转C++/Opencv
算法
计算机视觉
自学SLAM(7)非线性优化实践:曲线拟合问题(使用ceres库和SLAM常用的g2o库)
前言本次文章针对的是第四个视屏中的实践问题肯定会有部分方法没有说到,比如
高斯
牛顿法,后面我会把此次视屏对应的作业写好,然后补充到此次博客!!
Chris·Bosh
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2023-11-05 04:33
视觉SLAM
C++
视觉SLAM
计算机视觉
vslam论文14:Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities(ICRA 2023)
所以,在本文中,我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统,该系统在轻量级多状态约束卡尔曼
滤波器
(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
xsyaoxuexi
·
2023-11-04 19:40
视觉SLAM论文阅读
c++
学习
笔记
vslam论文21:基于点、面图的高效视觉惯性导航(ICRA 2023)
为了实现这一点,我们提出了一个基于
滤波器
的大规模视觉惯性里程计系统,称为PPM-VIO,它利用点平面图来纠正累积漂移。该系统利用语义信息检测稀疏点云的共面信息,通过几何约束、语义约
xsyaoxuexi
·
2023-11-04 19:40
视觉SLAM论文阅读
笔记
学习
c++
平面
AirSim仿真IMU内参分析
目录IMU简介IMU随机误差a.
高斯
白噪声:b.零偏不稳定性(biasinstability):如何获得IMU随机误差参数随机误差参数的离散化AirSim中的IMU噪声参数IMU噪声参数在VIO算法中的应用
寒墨阁
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2023-11-04 19:37
AirSim
AirSim
c++
vslam
经验分享
vins
数学能力培养阶梯
二、
高斯
数学课程编排符合学生每个阶段
学校运营办学行事历
·
2023-11-04 19:22
《异常检测——从经典算法到深度学习》23 TimesNet: 用于常规时间序列分析的时间二维变化模型
zz#《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于
高斯
概率密度异常检测算法5Opprentice——
smile-yan
·
2023-11-04 17:50
算法
深度学习
支持向量机
异常检测
时间序列
高斯
过程回归 |
高斯
过程回归(Gaussian Process Regression)
高斯
过程回归(GaussianProcessRegression)是一种非参数的回归方法,它基于
高斯
过程模型来建模数据的分布情况。在
高斯
过程回归中,假设数据点之间的关系服从多元
高斯
分布。
算法如诗
·
2023-11-04 14:17
高斯过程回归(GPR)
回归
数据挖掘
人工智能
高斯
过程回归 |
高斯
过程回归(Python)
高斯
过程(GaussianProcesses,GP)是一种强大的非参数化模型,通常用于回归和分类任务。它允许我们以一种灵活的方式建模数据的不确定性,并在小样本情况下表现出色。
算法如诗
·
2023-11-04 14:17
高斯过程回归(GPR)
回归
python
数据挖掘
电磁铁的使用注意事项
电磁铁设备主要包括电磁铁以及配套电源,可能还会选配
高斯
计,如果磁铁是水冷型的,配套使用的还会有循环水冷机。
北京锦正茂科技有限公司
·
2023-11-04 12:02
实验室电磁铁
电磁铁
磁场设备
实验室电磁铁
磁场发生器
电磁设备
OpenCV检测圆(Python版本)
png'image=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_COLOR)#将图像转换为灰度gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#使用
高斯
模糊消
坚果仙人
·
2023-11-04 12:27
opencv
python
人工智能
3度带6度带换算以及带号计算
我国基本比例尺地形图除1:100万采用兰勃特投影(Lambert)外,其他均采用
高斯
-克吕格投影。为减少投影变形,
高斯
-克吕格投影分为3度或6度带投影。按国家规定,1:1万、1:2.5
iTraveling
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2023-11-04 12:33
数据库
人工智能
slam
linux
mysql
MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现(2)-SISO下的室外信道模型
频域产生复
高斯
噪声,通过多普勒
滤波器
,使得频域分量符合多普勒频移,在通过IFFT变成时域信号。可以看出信道增益的时变性幅度分布服从瑞利衰落
snowflier
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2023-11-04 10:52
读书笔记
matlab
算法
开发语言
快速傅里叶变换(完整推导过程 + 模板)
点值表示法:通过线性代数,
高斯
消元我们可以知道,一个nnn次多项式可以通过n+1
_lifehappy_
·
2023-11-04 10:17
多项式及生成函数
STM32输入捕获原理与配置
目录一、输入捕获原理二、输入捕获过程1.设置输出捕获
滤波器
(通道1为例)2.设置输入捕获极性3.设置输入捕获映射通道4.设置输入捕获分频器5.捕获到有效信号可以开启中断6.工作工程三、输入捕获编程流程(
职业法师头铁
·
2023-11-04 07:35
stm32
单片机
嵌入式硬件
概率人脸嵌入(二)
dul-pytorch文中使用分类和回归两种方法学习不确定性:共同点是在最后的卷积层后接两个嵌入(维度相同),一是均值mu,一是方差sigma(训练时使用方差的对数),即假设人脸特征是满足(mu、sigma)的
高斯
分布
wujpbb7
·
2023-11-04 07:01
模式识别
概率人脸
低质人脸
人脸识别
DUL_CLS
DUL_REG
Data Uncertainty Learning in Face Recognition
传统的面部识别方法即使在图片中面部模糊的情况下,耶给出确定的面部识别特征事实上,这种模糊的代表着数据的不确定性,这个网络向我们展示了在不确定视角下,简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中,我们展示了每个面部作为一个
高斯
分布去建模这种不确定性
云淡风轻__
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2023-11-04 07:58
不确定性建模
人工智能
PCL——3.滤波
目录1直通
滤波器
2体素
滤波器
3
滤波器
移除离群点4使用参数化模型投影点云5从一个点云中提取索引6用ConditionalRemoval或RadiusOutlinerRemoval移除离群点7CropHull
小屋*
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2023-11-04 06:24
pcl
pcl
[概述] 点云
滤波器
拓扑结构点云是一种三维数据,有几种方法可以描述其空间结构,以利于展开搜索https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/131317939KD树头文件:pcl/kdtree/kdtree_flann.h函数:pcl::KdTreeFLANN作用:用于范围搜索:比如搜索给定点指定半径内存在的点用于最近邻居搜索:比如搜索距离指定点最近的点用于
爱钓鱼的歪猴
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2023-11-04 04:50
点云
机器学习
人工智能
基于CMFB余弦调制
滤波器
组的频谱响应matlab仿真
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4.1、CMFB余弦调制
滤波器
组原理4.2、CMFB调制过程4.3、CMFB特点5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2
简简单单做算法
·
2023-11-04 03:00
MATLAB算法开发
#
通信信号
matlab
CMFB
余弦调制滤波器组
频谱响应
Logistic Regression part 2
如果机率函数是
高斯
分布的,我们就用sigmoid方程,如下图其中w是Vector,方程中每个xi都有一个wi,然后带入方程,就可以求出sigmoid方程的机率。step1.png基本
小光_499f
·
2023-11-04 01:32
2023NOIP A层联测23-总结
估计能AT2看完后想了一个
高斯
消元的60pts暴力,但是没调出来。T3,T4没看懂题目。
dygxczn
·
2023-11-03 23:15
学习方法
高斯
-赛德尔(Gauss-Seidel)解线性方程组的Matlab实现
高斯
-赛德尔(Gauss-Seidel)解线性方程组的Matlab实现代码运行手算例题迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列,即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则,有不同的计算规则得到不同的迭代法
DAN (real)
·
2023-11-03 18:16
数值分析
matlab
matlab
算法
MATLAB数值分析学习笔记:线性代数方程组的求解和
高斯
-赛德尔方法
迭代法是前面介绍的消元法的有效替代,线性代数方程组常用的迭代法有
高斯
-赛德尔方法和雅克比迭代法,下面会讲到二者的不同之处,大家会发现两者的实现原理其实类似,只是方法不同,本篇只重点介绍
高斯
-赛德尔方法。
Hiter_ZPS
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2023-11-03 17:05
MATLAB学习笔记
线性代数
matlab
学习
数值分析实验四 线性方程组数值解法
一、实验目的1、熟悉求解线性方程组的有关理论和方法;2、会编制LU分解法、雅可比及
高斯
—塞德尔迭代法德程序;3、通过实际计算,进一步了解各种方法的优缺点,选择合适的数值方法。
努力学习的小菜同学
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2023-11-03 17:32
数值分析
matlab中用
高斯
-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代法解线性方程组
原理矩阵形式:%GS迭代法矩阵形式clear;clc;a=[4,-1,0,-1,0,0;-1,4,-1,0,-1,0;0,-1,4,-1,0,-1;-1,0,-1,4,-1,0;0,-1,0,-1,4,-1;0,0,-1,0,-1,4];b=[0;5;-2;5;-2;6];d=diag(diag(a));%对角元素u=(triu(a)-d);%上三角矩阵l=(tril(a)-d);%下三角矩阵x1
Liki_Sderian
·
2023-11-03 17:30
matlab
数学建模算法(基于matlab和python)之 线性方程组的迭代法(雅可比迭代、
高斯
-赛德尔迭代)(7/10)
实验目的及要求:1、了解各迭代法的基本原理和特点;2、判断雅克比迭代、
高斯
-塞德尔迭代对任意初始向量的收敛性;3、完成雅克比迭代、
高斯
-塞德尔迭代算法的程序实现。
信计2班曹晶
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2023-11-03 17:29
数学建模算法
数学建模
算法
matlab
C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测
一、Canny算法步骤:1.
高斯
模糊—GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制:边缘信号很强,但只能有一个信号(边缘只能是一条线,而不能是一个有宽度的面
Expect for future
·
2023-11-03 17:43
C#零基础自学
FIR数字
滤波器
设计——窗函数法
实验目的本实验结合理论教材中FIR数字
滤波器
设计的教学内容中的窗函数设计法,学习和掌握窗函数法设计FIR数字
滤波器
的原理和实现过程,学习MATLAB设计FIR数字
滤波器
的相关函数的使用,掌握使用MATLAB
归去来兮的百宝箱
·
2023-11-03 16:18
数字信号处理基础
matlab
图像处理
开发语言
FIR数字
滤波器
设计——频率抽样法
实验目的本实验结合教材中FIR数字
滤波器
设计的教学内容,学习和掌握频率抽样法设计FIR数字
滤波器
的原理和实现过程,学习MATLAB设计FIR数字
滤波器
的相关函数的使用,掌握使用MATLAB设计FIR数字
滤波器
的过程与方法
归去来兮的百宝箱
·
2023-11-03 16:18
数字信号处理基础
matlab
图像处理
GMM模型与EM算法
GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个
高斯
分布GM的估计参数1.1
高斯
分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候,碰到钉子会随机往左还是往右走,可以观测到多次随机过程结合的
高斯
分布的似然函数
Darren214
·
2023-11-03 15:12
概率论
算法
人工智能
机器学习
机器学习 之 线性回归 平方损失函数 和 梯度下降算法 公式推导
(an,bn),在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从
高斯
分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即:h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1
学习溢出
·
2023-11-03 14:00
Machine
Learning
机器学习
算法
线性回归
最小二乘法
简析有源
滤波器
应用在光伏发电系统中
叶根胜安科瑞电气股份有限公司上海嘉定201801摘要:阐述了有源
滤波器
在光伏行业的应用,介绍了有源
滤波器
的原理和HTQF有源
滤波器
的技术优势,并展示了HTQF有源
滤波器
的应用效果。
Acrel13916234315
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2023-11-03 12:21
大数据
网络
人工智能
HT5010 音频转换器工作原理
HT5010是一款低成B的立体声DA转换器,内部集成了内插
滤波器
、DA转换器和输出模拟滤波等电路。其可支持多种音频数字输入格式,支持24-bit字节。
YHPsophie
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2023-11-03 11:21
#亿胜盈科
物联网芯片
音频芯片
人工智能
音视频
一文理解什么是贝叶斯优化的随机森林
深入理解概率模型:贝叶斯优化的核心是一个概率模型,通常是
高斯
过程(GaussianProcess,GP)。
高斯
过程为每个输入点提供了一个预测值和一个不确定性(通常是标准
Joy T
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2023-11-03 09:19
数学建模
机器学习
随机森林
算法
机器学习
Python机器学习实战(一)
文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于
高斯
混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测
数据攻城小狮子
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2023-11-03 09:05
Python数据分析
挖掘与可视化
python
机器学习
人工智能
超外差接收机原理和二次变频原因
多次变频在不同频率的中频放大器中有多组中频
滤波器
。提高了单一信号的选择性。即提高了抗干扰能力。一级变频增益不能做很大,处理不好会引起自激。多级变频,放大倍数为几级的乘积。不易自激。
长弓的坚持
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2023-11-03 07:03
射频
语音信号的线性预测分析及其Matlab源码
线性预测分析的原理基于声学模型假设,即语音信号可以看作是通过一个线性
滤波器
(声道)作用于激励信号(声带振动)而产生的。该滤
美丽风景-c
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2023-11-03 06:58
matlab
语音识别
开发语言
Matlab
第十五章 EM期望极大算法及其推广
文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出
高斯
混合模型GMM
小酒馆燃着灯
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2023-11-03 05:18
机器学习
手写AI
人工智能
机器学习
掘金日常学习2019-07-16
对数组求和constnumArr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]方法一:
高斯
的倒序相加法(a0+a(n))*n/2letarr1=arr=>{return(arr[0]+arr[arr.length
Amber貝貝
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2023-11-03 02:51
Seurat对象数据结构整理-1
原表达矩阵通过NormalizeData()归一化消除测序文库差异(对于每个细胞,将每个基因的表达量除以该细胞的所有基因表达量之和,然后乘以一个scale.factor,之后以自然对数进行转换),得到非
高斯
分布的矩阵
Nh_code
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2023-11-03 01:06
r语言
聚类
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