用于matlab灰度均值计算的程序,自己选取图像将直接计算该图像的灰度均值。
2025/6/12 9:55:20 675B 灰度均值
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根据算法原理自己编写的基本算法的代码,包括自己挑选的数据集,对算法准确率的测试
2025/6/11 12:32:26 127KB KNN C均值
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文件中包含test.m文件和两个函数以及一张测试图片。
利用学习机会自己编写了均值滤波和中值滤波函数,并在test.m文件中运行,有详细代码注释,希望一起学习。
2025/6/11 12:33:57 14KB Matlab 均值滤波 中值滤波
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很简单的局部均值分解代码,可能不够完善,需要修改能够使用
2025/6/7 4:49:02 6KB LMD代码
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LMDmatlab程序局域均值分解,利用滑动平均求的,不是用三次样条LMDmatlab程序局域均值分解,利用滑动平均求的,不是用三次样条
2025/6/3 8:44:24 3KB LMD matlab 程序 局域均值分解
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对两个一维高斯分布产生的无先验知识样本进行分类最终得到样本属于哪个高斯分布的概率和各分布的均值方差
2025/5/31 22:14:25 1021B EM算法 混合高斯分布
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2019年研究生复试测绘遥感信息工程国家重点实验室实验操作使用C++或Java,在已经形成的框架中调试和编制程序,完成均值滤波算法。
均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了以目标像素为中心的周围像素,用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
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提取图像灰度信息—>利用均值哈希算法得到图像的二值编码—>计算汉明距离判断图像相似性—>得到最终检索结果
2025/5/22 10:11:22 119.45MB 均值哈希 图像检索 matlab
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独立分量分析(}r}d}}}ndent}}mp}}}}tanal}}i},}CA)是信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的一项新处理方法。
顾名思义,它的含义是把信号分解成若干个互相独立的成分。
如果信号本来就是由若干独立信源混合而成的,我们自然希望能恰好把这些信源分解开来。
从原理上说,只靠单一通道观察是不可能作这样的分解的,必需借助于一组把这些信源按不同混合比例组合起来的多通道同步观察。
换句话说,ICA是属于多导信号处理的一种方法。
但是把一组观察信号分解成若干独立成分,分解结果肯定不是惟一的。
因此分解总要施加一些约束条件,使答案接近于所期望的结果。
ICA的发展是和盲信源分离(blindsourceseparation,BSS)紧密联系的。
BSS的简单含义如图1-一1所示。
它的任务是只由多通道系统的输出数据X来判断其输入S和系统的传递函数H。
所谓“盲”是指原理上它不要求对S和H具有先验知识。
实际上任务的解答显然不是惟一的,因此免不了还是需要一些假设。
一般至少需要假设多通道输人S中各分量互相独立、零均值且方差为1。
不难看出,BBS问题的提法和ICA十分接近,只是前者的研究范畴更宽,处理手段也更多些。
2025/5/18 16:17:27 19.34MB 独立分量分析
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基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序,代码中有注释,只要有MATLAB基础,理解起来比较简单。
提供了一整套的故障诊断流程,先用小波包熵进行特征提取,再用FCM进行故障诊断。
2025/5/8 22:16:10 4KB 小波包熵 FCM 轴承 特征提取
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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