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
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相关文件：[mutualinfomation]计算脑电等信号的互信息程序，matlab源代码[runqian-report]润乾报表详细操作手册，方便java开发人员，运维人员作为参考，学习。
[InfoTheory]该文件中包含信息论中的一些信息熵、互信息的计算。
[ant-colony-and-mutual-information]该工具箱描述了基于蚁群算法和互信息进行非线性盲源信号分离[Wavelet_EntropyinformationLZC]脑电处理中，特征提取的几个有用算法程序，包括小波熵、LZC脑电复杂度、互信息等，以上程序，我已将亲自运行，可以通过，便于大家做脑电特征提取，希望对大家有帮助
[InfoTheory]该文件中包含信息论中的一些信息熵、互信息的计算。
[ant-colony-and-mutual-information]该工具箱描述了基于蚁群算法和互信息进行非线性盲源信号分离[Wavelet_EntropyinformationLZC]脑电处理中，特征提取的几个有用算法程序，包括小波熵、LZC脑电复杂度、互信息等，以上程序，我已将亲自运行，可以通过，便于大家做脑电特征提取，希望对大家有帮助
2025/5/27 0:03:24
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步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
2025/2/21 8:11:15
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这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。
2025/1/17 17:17:34
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ceemd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到imf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的信息熵的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。
2024/11/8 0:22:16
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实现图像融合处理操作，以及融合影像质量的客观评价。
包含有主成分分析PCA、高通滤波HPF、乘积性变换和其改进型、Brovey变换及其改进型、相关系数的加权平均、IHS变换（IHS、三角IHS、圆柱体IHS及其变种）等算法，以及信息熵、平均梯度、空间频率、相关关系等客观评价指标。
包含有主成分分析PCA、高通滤波HPF、乘积性变换和其改进型、Brovey变换及其改进型、相关系数的加权平均、IHS变换（IHS、三角IHS、圆柱体IHS及其变种）等算法，以及信息熵、平均梯度、空间频率、相关关系等客观评价指标。
2024/8/15 15:31:23
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熵权法是一种客观赋权方法。
在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。
在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。
2024/7/25 14:36:30
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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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