hmc830相位噪声

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数
是Dream呀·2024-02-12 19:05

异步复位同步释放原则

异步复位指一个寄存器的复位信号随时可以复位，不必考虑该寄存器的时钟信号正处在哪个相位上。同步释放是指一个寄存器的复位信号从复位态回到释放态的时机，必须与该寄存器的时钟信号保持同步关系。
Followex·2024-02-12 17:20

基于全相位FFT算法的调相信号Matlab实现

三、Matlab实现上篇文章《全相位FFT算法Matlab实现》用的是一般的复数信号，但如果是调相信号，又该怎样用Matlab仿真实现呢？一、什么是调相信号看下面这张图。二、调相信号的频谱是什么样的？
jjzw1990·2024-02-12 16:10

全相位FFT算法Matlab实现

一、参考文献王兆华，全相位FFT相位测量法[J].二、Matlab代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
jjzw1990·2024-02-12 16:39

PointCleanNet: 一种基于数据驱动的点云去噪方法

1.介绍点云去噪是一个老问题了，一般主要是针对高斯噪声和异常点（Outliers）进行去噪，经典的方法包括双线性，高斯核以及MLS曲面重映射等方法。
程序猿老甘·2024-02-12 09:43

Python三维体素化网格和点云计算

创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn聚类点云数据Python点云和网格计算更多示例：使用泊松盘采样在网格上生成蓝噪声样本
亚图跨际·2024-02-12 09:25

让清明节充满文明和文化的味道

祭祀时，焚香烧纸是“狼烟四起”，鞭炮烟花也是“惊天动地”，不仅带来环境污染还带去极大噪声
菲你莫属_a848·2024-02-12 08:10

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05Hough霍夫变换1投票策略考虑到外点率太高①让直线上的每一点投票②希望噪声点不要给具体的任何模型投票，即噪声点不会有一致性的答案③即使被遮挡了，也能把直线找出来参数空间离散化直线相当于就是
量子-Alex·2024-02-12 06:18

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

存在问题①噪声②外点、离群点③缺失数据2最小二乘存在的问题3全最小二乘度量的是点到直线的距离而不是点在y方向到直线的距离提示：点到直线的距离公式归一化后保留分子4极大似然估计5鲁棒的最小二乘不直接用点到直线的距离
量子-Alex·2024-02-12 06:47

Halcon中，用于生成噪声的算子

sp_distribution：生成椒盐噪声算子表达式：sp_distribution(::PercentSalt,PercentPepper:Distribution)sp_distribution算子用于生成椒盐噪声分布
legendarylin·2024-02-12 03:46

难得惬意

每天早上，被杂乱无章的噪声惊起，虽然还有许许困意，但已很难入睡了。艰难的爬起床，习惯的透窗遥望，股股清风佛面，越加清醒许多。
墨着·2024-02-11 23:57

第七课.声控灯

（3）电信号：电信号可以通过幅度、频率、相位的变
MT521·2024-02-11 19:03

传统方法分割三维点云——几何分割

优点是简单易实现，但对于复杂场景或存在噪声的点云效果较差。1.2基于曲率的分割方法该方法通过计算点云中每个点的曲率，将曲
山野万里__·2024-02-11 18:19

点云——噪声（代码）

本人硕士期间研究的方向就是三维目标点云跟踪，对点云和跟踪有着较为深入的理解，但一直忙于实习未进行梳理，今天趁着在家休息对点云的噪声进行梳理，因为预处理对于点云项目是至关重要的，所有代码都是近期重新复现过
江河地笑·2024-02-11 17:18

【matalab】基于Octave的信号处理与滤波分析案例

一个简单的信号处理与滤波分析案例，说明如何在Octave中生成一个有噪声的信号，并设计一个滤波器来去除噪声。首先，确保安装了Octave。
尘中928·2024-02-11 17:10

EMC学习笔记（二十三）降低EMI的PCB设计指南（三）

双层板电源分配1.单点与多点分布2.星型分布3.创建网格平面4.旁路和磁珠5.将噪声保持在芯片附近tips：资料主要来自网络，仅供学习使用。
小幽余生不加糖·2024-02-11 12:02

什么是CDR数字音频广播

CDR与传统的FM调频广播相比，可以有效地消除因多径传输、城市高大建筑明影遮挡、高速移动产生的多普勒效应等情况，所造成的突发性的噪声干扰，从而提高了收听节目的质量，在和模拟发射机相同功率的情况下，扩
北京恒星科通刘军·2024-02-11 11:43

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

DBSCAN算法将数据点分为三类：核心点、边界点和噪声点。核
敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类，聚类结果效果好，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。
顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter

1图像的类型二进制图像：灰度图像：彩色图像：2任务：图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值，把权值套到要卷积的目标图上
量子-Alex·2024-02-11 02:14

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑
量子-Alex·2024-02-11 02:13

如何为一场考试做准备？

他很失望，认为自己的失败是因为处在充满噪声和香烟的排队氛围上使自己难以集中注意力。为此他进行了大量的练习，而不是困于失败的悲伤之中。
强劲九·2024-02-11 02:40

【数据分析之数据预处理、分析建模、 可视化——详细讲解】

数据预处理步骤包括：数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声数据。对于缺失值，可以选择删除、填充
程序员不想YY啊·2024-02-11 01:30

量子信息与量子计算_动手看量子计算

量子信息与量子计算尽管量子比特数量少，衰减率高且有大量噪声，但1980年代提出的量子计算才刚刚开始可用。正如我们将要讨论的那样，IBM和Microsoft开始在其云中提供量子计算机和量子模拟器访问。
cxt70571·2024-02-10 22:28

计算机网络基础 第三章——数据链路层层 知识点（持续更新）

3.1差错产生的原因及差错控制方法1.差错产生的原因及差错控制方法(1)当数据信号从发送端出发经过物理线路时,由于物理线路存在着噪声,因此数据信号通过物理线路传输到接收端时,接收信号必然是数据信号与噪声信号电平的叠加
NLxxxxX·2024-02-10 20:40

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

简介生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，通过生成器和判别器的对抗训练，从随机噪声中生成逼真的数据。
晚风何处来·2024-02-10 18:56

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

只要把每个地震道的噪声去掉，是不是效果同样好呢？这个问题实际上就是一维地震信号去噪。其实前面研究了很多二维深度学习降噪，效果都非常不错。下面先来看看二维深度学习降噪的效果。
科技州与数据州·2024-02-10 13:05

晶相光电 JX-A05 车规级 200万 像素图像传感器

JX-A05具有大尺寸像素设计、低噪声、高灵敏度，适用于倒车后视摄像头、360°全景环视、行车记录仪、智能车载摄像头等车载前装应
WPG大大通·2024-02-10 13:56

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

一些算法需要固定大小的图像作为输入，并且由于未充分利用由各种类型的滤波器获得的噪声残差，因此精度较低。本文针对上述问题，设计了一种基于CNN的改进网络结构。
CV误会了我·2024-02-10 12:01

2022-06-19

该方法称为基于传播的相位对比（SXRT）的同步辐射X射线计算机断层扫描，用于对小鼠大脑的两个不同区域—
图灵基因·2024-02-10 12:47

机器学习系列——（二十）密度聚类

这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

方差与偏差

偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同，即便这些训练集是来自同一个分布.对测试样本队令yD为m在数据集中的标记，y为x的真实标记(注：理论上y=yD,当有噪声时
井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

机器学习--数据清洗

数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。1.缺失值处理缺失值的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。
马里奥w·2024-02-10 09:26

跨模态行人重识别：Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记

基本思想是协同两个模态来构造不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后，在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外，提出了级联聚合策略，用于细粒度的特征分布优化，该策略将子类、类
深度学不会习·2024-02-09 22:35

战国策―张孟谈既固赵宗

故贵为列侯者，不令在相位，自将军以上，不为近大夫。’今臣之名显而身尊，权重而众服，臣愿捐功名，去权势以离众。”襄子恨然曰：“何哉？吾闻辅主者名显，功大者身尊，任国者权重，信忠在己而众服焉。
眉间山川·2024-02-09 16:39

（2024，仅高频分量的蓝噪声与高斯噪声线性插值，时变噪声）扩散模型的蓝噪声

Bluenoisefordiffusionmodels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1.简介2.相关工作3.方法3.1相关噪声3.2
EDPJ·2024-02-09 15:29

IMU模型介绍

噪声模型加速度计与陀螺仪采用相同的噪声模式，即由随机游走的偏置、高斯白噪声两部分组成。
CS_Zero·2024-02-09 09:59

一起玩儿物联网人工智能小车（ESP32）——38. 激光测距模块VL53L0X的使用

激光测距的方法有两种，一种是脉冲法，一种是相位法。脉冲法的原理与超声波传感器类似，是利用激光发射出去到返回之间的时间来计算激光器到
一起玩儿科技·2024-02-09 06:14

【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪

该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积，以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN，将一个下采样的图像映
小Z的科研日常·2024-02-09 04:42

数字图像处理实验记录九（数字形态学实验）

作用就是可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。3.腐蚀运算：腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界
泉绮·2024-02-09 02:09

问题汇总20240206——角度随机游走、字符与字节、SWaP、跨平台通讯问题、#park

SWaP跨平台通讯过程中必须考虑以下问题：#park指令角度随机游走1.角度随时间变化是随机过程，即角度在时间上的随机漂移降低：温度稳定、校准、误差补偿、数据滤波（卡尔曼）降低环境因素带来的干扰，例如振动或噪声
老王WHH·2024-02-08 13:46

深度学习（7）---Diffusion Model概念讲解

1.1概念讲解1.2Denoise模块二、StableDiffusion2.1概念讲解2.2FID2.3CLIP一、基本概括1.1概念讲解 1.DiffusionModel是一种生成模型，通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据
冒冒菜菜·2024-02-08 11:53

157基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域

Snake模型称为动态轮廓模型（ActiveContourModel）对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像
顶呱呱程序·2024-02-08 11:15

机器学习：特征工程笔记

在实践中，收集到的数据往往是不完整、含有噪声和不一致的，这对模型的性能构成挑战，因为其很大程度上依赖于输入数据的质量，因此，特征工程应运而生。
Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

AD9361纯逻辑控制从0到1连载10-多芯片同步MCS以及射频同步方法

AD9361原生只支持基带同步，官方的名称叫MCS（Multi-chipBasebandSynchronization），实际上配合外围的射频相位校准电路，也可以实现射频同步，这里的射频同步，严格上说只是通过基带信号的相位补偿
冰冻土卫二·2024-02-08 07:12

AD9361纯逻辑控制从0到1连载9-调整数据和时钟的相位关系

有人私信问我，为什么按照我的文章配置AD9361，明明初始化配置成功了，收发数据都不正常。因为错误的可能性各种各种，这个问题不太好回答。但假如一切都代码都是正确的，硬件也是正常的，那极有可能是006寄存器和007寄存器的值需要做调整。我们先看官方文档是怎么描述的006用来调整收数据接口的延时，高4bit表示时钟延时，低4bit表示数据延时。007用来调整发数据接口的延时，高4bit表示时钟延时，低
冰冻土卫二·2024-02-08 07:41

降噪和音频修复 iZotope RX 7 Advanced

此外，它还提供了一套全面的噪声削减工具，用户可以根据需要手动调整参数，以达到最佳的降噪效果。其
lx53mac·2024-02-08 06:53

计算机网络知识点——第二章

目录物理层的一些理论物理层基本概念数据通信基本知识1.相关术语2.三种通信方式3.两种数据传输方式码元、波特、速率、带宽1.码元2.速率、波特、带宽※奈氏准则、香农定理失真：奈氏准则（奈奎斯特定理）——内部、码间影响香农定理——外部、噪声影响编码与调制基带信号与宽带信号编码与调制概念
Celeste.沐晨·2024-02-08 02:38

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros
MatpyMaster·2024-02-08 01:09

Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）

结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后
MatpyMaster·2024-02-08 01:38
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