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。
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。
2025/5/22 16:56:55
828KB
1
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
1
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。
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
1
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。
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
1
数字图像处理作业图像加椒盐噪声加高斯噪声修正的阿尔法均值滤波自适应均值滤波自适应局部降噪滤波MATLAB源码及实验报告
2025/5/1 20:42:47
1.65MB
1
EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。
2025/4/29 7:26:32
3.18MB
1
基于VS2005平台的视频稚嫩插帧程序，算法只是简单的均值算法，但是程序框架搭建的很好，可以实现基本的帧率上转换。
压缩包内有foreman.cif测试序列，程序可以直接跑通。
压缩包内有foreman.cif测试序列，程序可以直接跑通。
1.27MB
1
介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
2025/4/17 22:13:29
636KB
1
我的毕业设计，自己用matlab编的关键帧提取的代码，调试通过，运行结果较理想。
与大家分享一下。
参考了光流发提取关键帧的代码，通过计算帧差的欧式距离，均值，方差等来提取关键帧。
与大家分享一下。
参考了光流发提取关键帧的代码，通过计算帧差的欧式距离，均值，方差等来提取关键帧。
2025/4/6 9:19:10
3.34MB
1
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