检测图像噪音程度： 计算平方误差： 计算信号噪声比： 峰度信号噪声比： 对方法进行检测的时候，噪音产生的方法主要有： 增加随机噪声或者增加多种随机噪声。 去噪的病态问题： 有多个解 无解 随着初始值变化的解 去噪：正则化，简单化 中值滤波 高斯滤波、双边滤波、nonlocal mean 滤波 中值滤 ...
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2017-01-10 09:46:48
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降维[Dimensionality Reduction]: 降维 是减少变量数量的过程。它可以用来从含有噪声的未加工特征中提取潜在特征，或者在维持原来结构的情况下压缩数据。MLlib提供了类RowMatrix 上的降维支持。 奇异值分解 (SVD): 奇异值分解(SVD)将一个矩阵分解为三个矩阵：U ...
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2017-01-09 18:43:11
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摘自http://imgtec.eetrend.com/blog/4564 一、基本的灰度变换函数 1.1图像反转 适用场景：增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色的面积在尺寸上占主导地位的时候。 1.2对数变换（反对数变换与其相反） 过程：将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中 ...
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2016-12-28 11:54:36
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实数形式的离散傅里叶变换（real DFT） 上一章留了一个变换的实现形式的问题，其实这是一个双向过成，正变化和逆变换，在此我们先了解一些频率的知识 一、频域中关于频率的四种表示方法 1、序号表示法：根据时域中信号的样本数取0 ~N/2 ，用这种方法在程序中使用起来可以更直接地取得每种频率的幅度值， ...
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2016-12-25 13:31:27
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本文主要包括以下内容
中值滤波及其改进算法
图像锐化， 包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换
本章的典型囊例分析
对椒盐噪声的平滑效果比较
Laplacian与LoG...
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2016-12-24 20:50:23
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1.谷歌Cloud Machine Learning平台简介： 机器学习的三要素是数据源、计算资源和模型。谷歌在这三个方面都有强大的支撑：谷歌不仅有种类丰富且数量庞大的数据资源，而且有强大的计算机群提供数据存储于数据运算能力，同时，还研究实现了TensorFlow这个机器学习、深度学习算法库。基于这 ...
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2016-12-24 01:26:24
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在机器学习中误差有三种来源 1.Noise（噪声） 2.Bias（偏差） 3.Variance（方差） 数据固有存在noise 偏差的定义 以预测房屋价格为例 用不同训练集训练的模型不同 用不同训练集训练模型最后的到的平均模型与真实模型的输出之差 方差指的不同训练集训练的模型与均值期望输出模型的差 ...
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2016-12-22 07:13:55
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1、概括 高速信号线中才考虑使用这样的电阻。在低频情况下，一般是直接连接。 这个电阻有两个作用，第一是阻抗匹配。因为信号源的阻抗很低，跟信号线之间阻抗不匹配（关于阻抗匹配，请看详述），串上一个电阻后，可改善匹配情况，以减少反射，避免振荡等。 第二是可以减少信号边沿的陡峭程度，从而减少高频噪声以及过冲 ...
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2016-12-19 21:53:27
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【引言】--PCA降维的作用 面对海量的、多维（可能有成百上千维）的数据，我们应该如何高效去除某些维度间相关的信息，保留对我们“有用”的信息，这是个问题。 PCA给出了我们一种解决方案和思路。 PCA给我的第一印象就是去相关，这和数据（图像、语音）压缩的想法是一致的。当然，PCA像是一种有损的压缩算 ...
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2016-12-19 21:26:29
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1. 线性稳压电源 简称线性电源，因其内部调整管工作在线性工作区得名。线性稳压器调整管和负载串联，电源的输入电流与输出电流基本相等。 优点： 稳压特性好，输出的纹波电压和噪声电压小，电路简单，成本低。 缺点： 调整管压降大，攻好高，稳压电源效率低，一般为35-45%。 2. 线性稳压器 线性稳压器是... ...
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2016-12-17 17:01:51
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