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搜索关键字:噪声    ( 976个结果
4. 中值滤波
一、椒盐噪声 void salt(Mat& img, int num) { if (img.data == NULL) return; srand(time(NULL)); int i, j; for (int k = 0; k < num; k++) { i = rand() % img.rows ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 12:30:12    阅读次数:72
定制语音代理(智能体)的背后是什么?
定制语音代理(智能体)的背后是什么? What’s behind the move to custom voice agents? 自动化是未来的发展方向。生活在一个现在的时代,希望所有的事情都能迅速得到回答、实现和接受。尽管有了这种根本性的转变,许多人并不接受技术。对一些人来说,这与生活方式有关: ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 12:05:24    阅读次数:72
信号处理 - 小波
小波,就是很小的波,它的积分总是接近于 0; 小波 又分为 小波分解 和 小波包分解; 小波分解 只对 低频部分 进行分解,对高频部分不再分解,所以能够过滤掉 高频部分; 低频部分 代表了 趋势,也叫 近似信号;高频部分 代表了 噪声,也叫 细节信号; 小波包分解 则既对 低频部分 进行分解,也对 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-07 14:57:03    阅读次数:125
(四)数据清洗主要工作
一. 数据清洗主要工作 ? 噪声(Noise)消除 ? 噪声包含错误值(类别型字段)及离群值(数值型字段) ? 噪声使探勘结果有相当大的偏差,必须将噪声移除或将其做适当的处理 2. 空值(Missing Value)填补 ? 人工填补? 自动填补 二.噪声如何处理 噪声侦测方法 ? 针对类别型字段, ...
分类:其他好文   时间:2020-06-27 19:56:43    阅读次数:253
NTIRE2020感知极限超分竞赛PI指标冠军方案
标题&作者团队 【Happy导语】这是今年CVPR2020中关于图像超分的文章,不同于其他方法在网络架构或者数据增广方面进行改进,该文另辟蹊径从“损失函数”入手,针对已有GAN系列的损失函数展开并未并提出了改进点。所提方法取得了NTIRE2020感知极限超分竞赛LPIPS指标亚军、PI指标冠军。所以 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 22:03:48    阅读次数:123
传说中的高端网络寻线仪,福禄克MT-8200-60-KIT智能网络寻线仪
市面上的寻线仪有很多款,至于为什么福禄克寻线仪是传说中的,不光是因为福禄克MT-8200-60-KIT寻线仪的价格比其他的品牌贵10倍,更是因为福禄克的质量,性能都是寻线仪中的传中级别的高端货。那么下面明辰智航的小编给大家介绍介绍这款福禄克MT-8200-KTI的到底高端在哪里。
分类:其他好文   时间:2020-06-24 16:32:53    阅读次数:63
千兆工业以太网交换机出现丢包故障
丢包(Packet loss)是指一个或多个数据数据包(packet)的数据无法透过网上到达目的地。丢包与比特错误(bit error)与噪声(noise)所造成的虚假的数据包(spurious packets)是三个最主要的数字通信错误的原因。
分类:其他好文   时间:2020-06-22 18:43:54    阅读次数:75
数据速率bit/s计算的简易法则
1、数字通信中通常用码元传输速率和信息传输速率表示。2、比特率=波特率单个调制状态对应的二进制位数=Blog2^N(相当于2的多少次立方等于N),比如log2^8=33、信噪比与分贝,通常用信号功率记为S,噪声功率记为N,则信噪比为S/N,常用logS/N的值,即分贝:1dB=10*logS/N在无噪声的数据速率计算应依据尼奎斯特定理来计算最大数据速率=2Wlog2N=Blog2N其中W为带宽,B
分类:其他好文   时间:2020-06-17 16:44:09    阅读次数:204
数据速率bit/s计算的简易法则
1、数字通信中通常用码元传输速率和信息传输速率表示。2、比特率=波特率单个调制状态对应的二进制位数=Blog2^N(相当于2的多少次立方等于N),比如log2^8=33、信噪比与分贝,通常用信号功率记为S,噪声功率记为N,则信噪比为S/N,常用logS/N的值,即分贝:1dB=10*logS/N在无噪声的数据速率计算应依据尼奎斯特定理来计算最大数据速率=2Wlog2N=Blog2N其中W为带宽,B
分类:其他好文   时间:2020-06-17 01:35:42    阅读次数:76
[Python图像处理]七.图像阈值化处理及算法比对
图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群。灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-16 23:36:19    阅读次数:90
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