：针对于静止摄像机下的行为目的检测下场，提出了一种基于配景减法的行为目的检测算法(经由对于一组络续视频举行处置，从中患上到不含行为目的的配景图像(再行使配景差分的方式提掏出行为目的(在未必比力阈值的进程中，一改以往经由试验络续调解的做法，提出了动态阈值的不雅点，从而增强了检测下场，普及了算法的可实施性(融入了高斯模子对于配景更新的算法，抑制了由于配景忽然窜改而组成的误检测(试验下场评释，经由配景差分与高斯模子相松散的方式，在有诸多不用定性因素的序列视频中构建配景有较好的自顺应性，能快捷照料实际场景的变更，为准确地检测出行为目的提供了需要的底子(
2023/3/29 13:46:03
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试验实现为了基于钠铝硼硅酸盐玻璃的近红外PbSe量子点光纤放大器(QDFA),并在钠铝硼硅酸盐玻璃基底中,经由优化熔融-退火法的热处置前提,制备中间粒径为4.08~5.88nm的PbSe量子点光纤。
该QDFA由量子点光纤、波分复用器、阻止器、抽运源等组成。
试验评释：QDFA在1260~1380nm区间实现为了信号光的放大,增益波长区间与量子点的粒径大小无关。
当输入信号光功率为-17dBm时,输入信号光增益为16.4dB,-3dB带宽达80nm。
试验视察到明晰的鼓舞阈值以及增益饱以及征兆。
与老例的掺铒光纤放大器以及少模掺铒光纤放大器相比,本钻研的QDFA的鼓舞阈值低、带宽敞重办奔放、噪
该QDFA由量子点光纤、波分复用器、阻止器、抽运源等组成。
试验评释：QDFA在1260~1380nm区间实现为了信号光的放大,增益波长区间与量子点的粒径大小无关。
当输入信号光功率为-17dBm时,输入信号光增益为16.4dB,-3dB带宽达80nm。
试验视察到明晰的鼓舞阈值以及增益饱以及征兆。
与老例的掺铒光纤放大器以及少模掺铒光纤放大器相比,本钻研的QDFA的鼓舞阈值低、带宽敞重办奔放、噪
2023/3/26 17:17:34
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自己编写的多种去噪方式比力，首要针对于椒盐噪声做示例，实现为了一种高水平论文中的去噪方式，行使ostu算法探究阈值，基于阈值联系举行降噪
2023/3/23 4:25:42
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通过实验仿真分析得出:（1）趋势项信号可以影响预测的精度，设置最优的频谱阈值去除趋势项能够使得预测误差减少5%；
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
2023/3/19 17:30:15
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一、课题题目：MATLAB图像去噪算法研究二、课题引见在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
2023/3/18 11:35:58
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图像分割是图像分析中最关键的任务之一。
阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。
在阈值方法中，最小交叉熵阈值（MCET）由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。
虽然在二级阈值化的情况下MCET是有效的，但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时，MCET会遇到昂贵的计算。
提出了一种基于遗传算法的改进方案，用于多级MCET中固定阈值的选择。
该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算复杂性。
然后，提出了一种遗传算法来搜索几个接近最优的多级阈值。
根据经验，通过穷举搜索，我们的方案获得的多个阈值与最佳阈值非常接近。
在各种图像上对该方法进行了评价，实验结果表明了该方法在真实图像上的有效性和可行性。
阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。
在阈值方法中，最小交叉熵阈值（MCET）由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。
虽然在二级阈值化的情况下MCET是有效的，但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时，MCET会遇到昂贵的计算。
提出了一种基于遗传算法的改进方案，用于多级MCET中固定阈值的选择。
该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算复杂性。
然后，提出了一种遗传算法来搜索几个接近最优的多级阈值。
根据经验，通过穷举搜索，我们的方案获得的多个阈值与最佳阈值非常接近。
在各种图像上对该方法进行了评价，实验结果表明了该方法在真实图像上的有效性和可行性。
2023/3/14 11:38:14
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：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的功能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
2023/3/12 6:32:02
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采用小波阈值法对齿轮箱毛病信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱毛病信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。
利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱毛病特征频率。
利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱毛病特征频率。
2023/3/12 6:18:46
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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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