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二级分类:
MSE高网复习文摘第1部分.doc
高级计算网络复习题
2023/12/20 9:42:07
3.15MB
网络
1
图像融合评价标准13项指标
这是从网上整理出来的图像融合评价标准,总共有13项性能指标。
包括平均梯度,边缘强度,信息熵,灰度均值,标准差(均方差MSE),均方根误差,峰值信噪比(psnr),空间频率(sf),图像清晰度,互信息(mi),结构相似性(ssim),交叉熵(crossentropy),相对标准差。
大家一起交流吧~
2023/12/12 2:22:24
8KB
图像融合
评价
标准
性能
1
MSEDecrypt.rar
1)如果单个文件解密运行quickbms.exe。
或运行quickbms_4gb_files.ex如果多个文件解密2)单击decryptmse.bms3)点击文件”。
MSE”4)选择输出文件夹
2023/11/29 22:34:22
7.28MB
3dmax
mse
to
ms
1
doa估计算法
doa估计的三种算法比较,.简单实现了他们的程序,比较mse
2023/10/18 14:33:54
3KB
doa,估计
1
BP预测温度模型_2019.10.14.rar
本文件功能:用BP神经网络预测温湿度。
本次仿真,预测模型为8*8*8*1,输入数据为359天数据(一个小时测一个数据,一天数据为24)。
其中350天数据做训练样本,用来训练BP网络模型的权值和阈值,4天用来做测试样本,用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确,判定系数可以达到0.8左右(越靠近1表明仿真效果越好),预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右,MSE平方误差可以达到0.01,BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足:1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法,没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多,但是大多数都是预测风力发电等,可能也是因为该BP模型是40年代所提出,我是没有找到有温湿度的预测,该代码纯属自己改写的,并且运行无误,现在分享出来,让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。
2023/8/2 9:25:48
2.28MB
BP神经网络
温湿度预测
1
图像SNR、PSNR与MSE计算
MATLAB计算两张图像的SNR\PSNR和MSE三个值。
2023/6/2 4:21:14
50KB
图像
SNR
PSNR
MSE
1
3dmax模子优化插件.mse
3dmax模子优化插件
2023/5/1 22:14:30
71KB
3dmax
1
DaoEasyEditorpro-090312-全容错.mse
max超大容错
2023/4/14 10:16:06
150KB
3dmax
1
3dmax模子VR烘培阶段.mse
VR烘培
2023/3/21 15:39:41
68KB
3dsmax
1
MSE及PSNR代码
均方误差(mean-squareerror,MSE)是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。
设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量,(θ-t)2的数学期望,称为估计量t的均方误差。
它等于σ2+b2,其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
psnr是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写,即峰值信噪比,是一种评价图像的客观标准,它具有局限性,一般是用于最大值信号和背景乐音之间的一个工程项目。
2023/3/12 17:25:57
1.3MB
图像质量评价
1
共 27 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
15KB
钉钉
钉钉打卡
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