提出了一种基于非局部均值(NLM)滤波的相关激光雷达距离像去噪方法，结合滤波后的强度像和原始距离像、背景抑制(B-S)后的中值滤波和NLM滤波等图像融合方法，实现B-S和距离反常抑制。
对不同载噪比的相关激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。
比较了Lee滤波等方法处理结果。
实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。
对不同载噪比的相关激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。
比较了Lee滤波等方法处理结果。
实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。
2017/7/2 2:34:44
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基于灰度信息的图像配准方法 1)交叉相关二维交叉相关：相关系数：如果有噪声，会影响相关运算的峰值。
如果噪声是叠加型、静态且无关于图像，并且已知其能量谱密度，利用婚配滤波技术[6],可以在对图像作抑制噪声的滤波处理后，再进行相关运算
如果噪声是叠加型、静态且无关于图像，并且已知其能量谱密度，利用婚配滤波技术[6],可以在对图像作抑制噪声的滤波处理后，再进行相关运算
2017/4/6 16:57:48
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利用双端口网络分析仪测量差分阻抗为了抑制噪声，如今射频和微波电路的输入和输出端口普遍采用了差分电路。
不幸的是，差分电路的阻抗测量不能直接利用普通的射频测试设备进行测量。
如下引见的测试方法提供了一种比较精确测量差分阻抗的途径，该方法避免了利用巴伦和变换器及由它们带来的测量误差。
不幸的是，差分电路的阻抗测量不能直接利用普通的射频测试设备进行测量。
如下引见的测试方法提供了一种比较精确测量差分阻抗的途径，该方法避免了利用巴伦和变换器及由它们带来的测量误差。
2015/9/27 2:01:14
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为解决传统均值比(ratioofaverage,ROA)算子检测SAR(syntheticapertureradar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。
首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。
然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。
实验结果表明,该方法的去噪功能和边缘检测效
首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。
然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。
实验结果表明,该方法的去噪功能和边缘检测效
2015/10/1 12:23:56
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研究了一种基于高斯约束滤波器的图像细节加强算法，通过高斯约束滤波器将原始红外图像分解为基图和细节图，并采用γ变换分别对其压缩，然后将两部分图像重新合成，从而在保留图像细节的同时有效地使红外场景得到高动态灰度显示。
分析了传统非锐化掩模图像加强算法光晕现象产生的原因及新处理方法对光晕现象的抑制过程，通过对多幅不同场景特征的红外图像测试比较，表明算法处理效果明显。
分析了传统非锐化掩模图像加强算法光晕现象产生的原因及新处理方法对光晕现象的抑制过程，通过对多幅不同场景特征的红外图像测试比较，表明算法处理效果明显。
2019/8/23 15:14:24
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一个相对完整的OFDM通信系统的仿真设计，包括编码，调制，IFFT，上下变频，高斯信道建模，FFT，PAPR抑制，各种同步，解调和解码等模块，并统括系统功能的仿真验证了系统设计的可靠性。
2016/7/2 14:47:40
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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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