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搜索关键字:噪声    ( 976个结果
记录2014 8 31 卡尔曼滤波。
晚上设计了一个最简单的卡尔曼滤波算法。一维数据,过程噪声协方差和测量噪声协方差都为常数(如果是动态的,就是自适应卡尔曼了)。滤掉高斯白噪声。
分类:其他好文   时间:2014-08-31 21:15:11    阅读次数:218
加州理工学院公开课:机器学习与数据挖掘_误差和噪声(第四课)
这一课的主题是:误差分析与噪声处理。内容如下: 1、Nonlinear Transformation(Continue)(非线性转换(续)) 2、Error Measure (误差度量)(重点) 3、Noisy Targets(噪声指标)(重点) 4、Preamble to the Theory(理论热身)...
分类:其他好文   时间:2014-08-30 21:49:20    阅读次数:370
Gartner:克服SIEM部署失败的常见问题
2014年8月21日,Gartner发布了一份新的SIEM报告:OvercomingCommonCausesforSIEMDeploymentFailures。作者是一位刚从HP跳到Gartner的新人Oliver,目前跟MarkNicolett在一个team。报告提出了当前SIEM部署失败的6个常见原因:计划不周、范围不清、期望过高、噪声过大、情境不够、..
分类:其他好文   时间:2014-08-30 19:14:20    阅读次数:238
香农定理和频谱效率
香农定理:C=wlog2(1+S/N) 或 C=wlb(1+S/N) (lb和log2 是相同的) c代表信道容量,单位是比特每秒(b/s) w代表传输信息所需要的带宽,单位是HZ; S代表的是信号平均功率; N代表的是噪声平均功率;频谱效率:单位频率能获得的传输能力: C/W=l...
分类:其他好文   时间:2014-08-26 21:18:46    阅读次数:259
图像配准的步骤
目前,很难找到一种普适的方法能够应对所有的配准情况,任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、配准精度等因素。不过,从原理上将,配准算法可以大致分为以下四个步骤: (1)特征提取 采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征,如:闭合区域、边缘、轮廓、角点等。特征提取算法需要满足三个条件 (a)显著性,所提取的特征应该是比较明显的,分布广泛的、易于提取的特征; (b)抗噪...
分类:其他好文   时间:2014-08-25 19:23:34    阅读次数:219
s3c2440看门狗定时器
S3C2440A 的看门狗定时器是用于当其由于噪声和系统错误引起的故障干扰时恢复控制器的工作。它也可以被用作普通 16 位内部定时器来请求中断服务。看门狗定时器产生 128 个 PCLK 周期的复位信号。...
分类:其他好文   时间:2014-08-22 17:51:19    阅读次数:223
《信号与噪声》:用统计学思路做预测 五星推荐
本书介绍一些比较有趣的预测的案例,部分是作者自己实施的。作者认为,从统计学的角度来看,电视上经常就政治经济问题发言的专家大致可以分为刺猬型和狐狸型两大类。刺猬型自信满满,对所有的问题都非常自信地给出预测,不过经预测常出错,但是比较受观众欢迎;狐狸型和坦诚告诉观众自己不是很确定,预测的话会给出大致的比...
分类:其他好文   时间:2014-08-22 00:08:45    阅读次数:228
卡尔曼滤波模型及其Matlab实现
卡尔曼滤波建立在隐马尔科夫模型上,是一种递归估计。也就是说,只需要知道上一个状态的估计值,以及当前状态的观测值,就能计算当前状态的最优估计值。 而不需要更早的历史信息。   卡尔曼滤波器的2个状态 1.最优估计 2.误差协方差矩阵 这两个变量迭代计算,初始值多少,其实没有影响。反正最后都能收敛到最优估计。   预测过程 F是状态转移矩阵,B是控制矩阵(也可以不需要)。Q是过程噪声...
分类:其他好文   时间:2014-08-20 18:02:32    阅读次数:392
C# 登录验证码
基于字符的图片验证码是系统在用户访问页面时随机产生的一个图像,图像中包含数字、字母或其他文字。其中字符序列与背景图像进行信息融合,添加干扰噪声,或对图像进行混杂、扭曲、粘连、变形等处理,以增加图像识别的难度。 图片验证码的生成主要分成两个步骤:1、生成随机字符串;2、生成验证码图片。 1...
分类:其他好文   时间:2014-08-16 12:21:30    阅读次数:286
opencv中值滤波和低通滤波器对椒盐噪声处理的效果比较
opencv中值滤波和低通滤波器对椒盐噪声处理的效果比较 效果:...
分类:其他好文   时间:2014-08-15 22:34:09    阅读次数:383
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