为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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本书是一部经典的线性代数教科书．其内容根据作者在奠斯科大学和基辅大学的授课材料整理修订而成，曾被用作苏联高等院校的教材。
全书内容包括：行列式、线性空间、线性方程组、以向量为自变量的线性函数、坐标变换、双线性型与二次型、欧几里得空间、正交化与体积的测度、不变子空间与特征向量、欧氏空间里的二次型、二次曲面和无穷维欧氏空间的几何学
全书内容包括：行列式、线性空间、线性方程组、以向量为自变量的线性函数、坐标变换、双线性型与二次型、欧几里得空间、正交化与体积的测度、不变子空间与特征向量、欧氏空间里的二次型、二次曲面和无穷维欧氏空间的几何学
2024/4/12 0:03:20
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廖桂生的阵列信号处理ppt讲义第一章：绪论第二章：数学基础第三章：空域滤波原理及算法第四章：部分自适应处理技术第五章：阵列信号的高分辨处理第六章：相干信源的高分辨处理第七章：最大似然与加权子空间拟合方法估计信号源方向第八章：基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理简介
2024/3/28 21:36:30
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《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。
全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。
前3章为全书的基础，组成矩阵代数；
后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。
为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。
与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。
前3章为全书的基础，组成矩阵代数；
后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。
为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。
与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
2024/3/4 17:13:07
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空间谱估计中的子空间类算法，基于特征值分解的信号子空间和噪声子空间的功率谱估计，主要是如何建立模型，如何加入噪声，协方差矩阵如何处理方面都有注释，代码注释比较齐全，可以看懂，还有性能的仿真
2024/2/27 9:01:12
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子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是近年来出现的一种用于辨识线性振动系统动态特性的时域技术。
它直接由输入/输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算求取系统模型。
本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果。
关键词:系统辨识;子空间方法;结构系统
它直接由输入/输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算求取系统模型。
本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果。
关键词:系统辨识;子空间方法;结构系统
2023/12/23 19:09:26
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随机子空间经典书籍
2023/12/23 6:13:06
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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