sensor噪声第8页

【Chrono Engine学习总结】5-sensor-5.1-sensor基础并创建一个lidar

larry_dongy·2024-02-14 17:15

胡子随拍018丨宁静的除夕之夜

胡子自然杂记·2024-02-14 15:15

百万买噪声

曾在深圳按揭买过房,在那不疯狂的年代。买了又卖了，借钱买的东西谈不上亏不亏。如今，无论如何是买不起了，就算借钱，都借不起。六年前,在房地产公司工作的朋友曾推荐一楼，起价9000元/平米，我说砸锅卖铁也买不起，就算了。四年前，这房子涨到一万多了。我和LG散步经过，好奇什么样的金房子银房子，这么高的价了，还涨？就装作要买房,跟着中介去看了人家在售的二手房。一套不足100平米的房子那时就要100万了，且

冰清心Lucy·2024-02-14 14:25

HOG特征

该文中行人检测大概分为以下几步：输入图像（行人的图像）采用Gamma矫正法对输入图像进行颜色空间的标准化；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照所造成的影响，同时可以抑制噪声。（原文

ce0b74704937·2024-02-14 05:19

svg基础（八）滤镜-feTurbulence（湍流）

滤镜利用Perlin噪声函数创建了一个图像。噪声在模拟云雾效果时非常有用，能产生非常复杂的质感，利用它可以实现了人造纹理比如说云纹、大理石纹的合成。

无心使然云中漫步·2024-02-13 23:44

【信道估计】基于LS+MMSE+SVD三种算法5径电力线通信系统信道估计附Matlab代码

由于电力线具有多径、衰减大、噪声高

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:29

EMC学习笔记（二十五）降低EMI的PCB设计指南（五）

线缆和连接器1差模和共模噪声2串扰3返回路径数量4外部PCB-IO布局建议5防止噪音和静电放电tips：资料主要来自网络，仅供学习使用。设计良好的两层板，和大多数四层板，有最小的辐射。

小幽余生不加糖·2024-02-13 20:39

Stream Query Denoising for Vectorized HD Map Construction

2024.02未开源动机与出发点这篇文章是在StreamMapNet的基础上做的，为了在局部地图感知任务上提升时序上的感知稳定性，参考DN-DETR中的去噪方案，为局部地图感知提出一种针对局部地图元素的加噪声方案以及去噪逻辑

m_buddy·2024-02-13 16:55

汽车悬架二自由度模型搭建与仿真

一般用白噪声法比较多，推导过程如下所示。2）、随机路面建模及仿真由公式3.18，便可以在simulink中将模型搭

极简车辆控制·2024-02-13 14:07

Carla系列——3.Cara模拟器添加摄像头

这一节承接之前生成车辆的内容（Carla生成车辆），在向Carla中添加vehicle后，继续添加Camerasensor1.添加车辆的完整代码为：importglobimportosimportsysimporttimeimportrandomimporttimeimportnumpyasnpimportcv2try

SIAT_TT·2024-02-13 11:47

Carla自学整理——Sensor模块

Carla内的Sensor总览Camera类：RGB、深度、分割雷达类：激光雷达（LIDAR）、声波雷达（Radar）、语义雷达（SemanticLIDAR）外部环境传感器：Collision、Laneinvasion

小新奕·2024-02-13 11:46

随机过程及应用学习笔记（二）随机过程的基本概念

布朗运动和热噪声是随机过程的最早例子。随机过程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个

苦瓜汤补钙·2024-02-13 11:11

如何测量听觉数量和听觉质量?

所以，测量噪声环境下的听觉能力就成为我们听力康复工作者的挑战。首先，我们需要了解客户在这些复杂的听力环境中遇到的挑战，并对他们的助听器进行编程以做出适当的反应。

AMSOUND·2024-02-13 06:15

七律︱秋之韵（原创）外一首

蝉噪声沉怨命远，蜻蜓影歇梦思长。闲来皎月邀羁客，渐唤离人返故乡。

凤凰赵凤宝·2024-02-13 05:34

分数阶信号系统

姓名：贺文琪学号：19021210758【嵌牛导读】通信中的脉冲噪声没有二阶以上阶次的统计量，图像与语音信号常表现出分形特征，某些系统具有分数阶微积分性质等。

时光无声_f622·2024-02-13 02:05

【嵌入式开发】80

数据处理与姿态解算：读取到的原始数据通常包含噪声和误差，需要进行滤波和处理。STM32运行相应的算法对这些数据进行处理，如卡尔曼滤波、互补滤波等，以

少年郎123456·2024-02-12 23:47

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

The secret of practical reasoning

sstoryprovidesonefinalcluetothesecretofpracticalreasoning.We’renowalmostreadytosolveourcase.We’veseenhowthelimbicsystem,thesomatosensorycortex

此锅非本锅·2024-02-12 14:54

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

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

基于Arduino与Bosch BHI260AP联合开发板的智能家居项目

NiclaSenseME配备了BoschSensortec的BHI260AP人工智能传感器系统、BMM150磁力计、BMP390气压传感器，以及独特的BME688四合一气体传感器。

WPG大大通·2024-02-10 13:27

基于CVITEK_CV1821+SOI_Q03P的IPC方案

方案概述：该方案基于主控平台CVITEK_CV1821和sensorSOI_Q03P，运用于智能监控IP摄像头，可用于户外或室内。采用了2304x1296的分辨率，30的帧率，支持HDR。

WPG大大通·2024-02-10 13:26

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

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

sensor_msgs::PointCloud2 与sensor_msgs::PointCloud的区别

sensor_msgs::PointCloud2和sensor_msgs::PointCloud都是ROS(RobotOperatingSystem)中用于处理点云数据的消息类型，但它们在数据结构和用途上有一些重要的区别

sugarkss·2024-02-09 20:32

（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

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