自己写的经典算法OTSU算法进行二值化处理,并显示了图像直方图。
2025/8/8 7:20:52 486B 图像处理
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包含有一些对图像评价的方法指标:均值、标准差、信息熵、色彩分量相关性、色彩分量百分比、水下彩色图像质量评价(UCIQE)
2025/8/7 8:22:16 333KB 图像质量评价
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MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2025/8/7 5:03:13 25.37MB 深度学习
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客体空间算法和图像空间算法画真实感球体和立方体
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chart原本是指航海用的“海域图”,是一份详细地标明了各条航海路线上暗礁、海岛、岩石、海深等信息的航海图,后来泛指包含了各种详细数据或信息的参考图(如柱状图,饼状图,折线图,趋势图等等),也就是说,chart是以数据信息为基础的,最终呈现出的图线完全依赖于各种详细的数据而产生,如果没有数据作为支撑,则对应的图线或趋势根本无从谈起。
---------------------本文来自u010584319的CSDN博客,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/u010584319/article/details/82704889?utm_source=copy
2025/8/6 19:46:25 12.6MB 图像处理
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在图像恢复技术中,点扩展函数(PSF)是影响图像恢复结果的关键因素,所以常常利用先验知识和后验判断方法估计PSF函数来恢复图像。
2025/8/6 19:24:25 411KB psf
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使用matlab实现DPCM编码和游长编码。
DPCM编码的量化公式采取书中的公式,对于二值图像效果不佳。
课程实验,仅供参考。
内附实验报告。
2025/8/6 15:31:07 674KB DPCM 游程编码 多媒体技术 matlab
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旋转、缩放、滤波、锐化、各种图像处理算法代码
2025/8/6 5:37:40 3.21MB 图像处理 源代码
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《多媒体技术基础(第3版)》在第2版的基础上,《多媒体技术基础(第3版)》对部分章节的内容做了更新,增加了MPEG-4AVI/H.264和多媒体传输方面的内容。
为保持多媒体技术基础课程内容的完整性,《多媒体技术基础》仍由四个部分组成:一是多媒体压缩和编码(第2-13章),主要介绍声音、图像和数字电视媒体的基本知识、压缩和编码方法;
二是多媒体存储(第14-16章),主要介绍CD、DVD、HD-DVD和Blu-rayDisc存储器的存储原理和存储格式;
三是多媒体传输(第17-20章),主要介绍多媒体网络应用、服务质量(QoS)、因特网、TCP/IP协议和多媒体传输的基础知识;
四是多媒体内容处理语言(第21-22章),主要介绍HTML和XML的基础知识。
每章附有练习和思考题以及参考文献和站点。
  《多媒体技术基础》适合大学本科或本科以上学生使用,可作为多媒体爱好者的自学教材,也可作为信息技术工作者的参考书。
林福宗,清华大学计算机科学与技术系教授,1970年毕业于清华大学自动控制系。
从1989年开始对多媒体产生兴趣,其后一直从事多媒体技术基础的教学与应用研究,出版图书9本,包括《英汉多媒体技术辞典》、《多媒体技术基础》和《多媒体与CD-ROM》,在国内外学术期刊和会议上发表文章70多篇。
2025/8/6 4:50:42 15.42MB 多媒体
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参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术,特别是在处理非平稳信号时,它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件,是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码,可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析,如傅立叶变换,只能对静态信号进行分析,即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而,在实际工程和科学问题中,许多信号的频率成分会随时间变化,这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题,时频分析应运而生,它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支,它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数,可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率,同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中,实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤:1.**数据预处理**:需要对原始信号进行适当的预处理,例如去除噪声、滤波或者归一化,以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**:常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换(STFT)、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**:对选定的模型进行参数估计,通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化,以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**:根据估计的参数重构信号的时频表示,并使用MATLAB的图像绘制函数(如`imagesc`)进行可视化,以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**:分析重构后的时频图,识别信号的关键特征,如突变点、周期性变化等,然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中,可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本,如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库,你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能,更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践,这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档,理解每一步的作用,以便于将这些知识应用到自己的项目中。
2025/8/5 16:54:38 29KB 时频分析
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡