DSP實驗代碼及報告 功能：對圖像中車輛的底部陰影的提取，利用圖像的均值和方差的差值作為圖像的閾值 待優(yōu)化部分：函數(shù)shadow_detection()
標(biāo)簽： 什么是資源標(biāo)簽
上傳時間： 2016-03-07
上傳用戶：zzm_520
I=imread('fig1.jpg');%從D盤名為myimages的文件夾中讀取。格式為jpg的圖像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入均值為0，方差為0.02的淑鹽噪聲 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始圖像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒鹽噪聲之后的圖像'); %h=ones(3,3)/9; %產(chǎn)生3 × 3的全1數(shù)組 %B=conv2(J,h); %卷積運算 %采用MATLAB中的函數(shù)對噪聲干擾的圖像進行濾波 Q=wiener2(J,[3 3]); %對加噪圖像進行二維自適應(yīng)維納濾波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值濾波模板尺寸為3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %進行3 × 3模板的中值濾波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %進行5 × 5模板的中值濾波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %進行7 × 7模板的中值濾波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %進行9 × 9模板的中值濾波 %顯示濾波后的圖像及標(biāo)題 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板維納濾波后的圖像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值濾波后的圖像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值濾波的圖像');
上傳時間： 2016-06-02
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方差協(xié)方差分量算例分析
標(biāo)簽： var-cov
上傳時間： 2016-07-19
上傳用戶：xiaoyinguo
本課程提供了一個廣泛的介紹機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計模式識別的課程。主題包括： （一）監(jiān)督學(xué)習(xí)（參數(shù)/ 非參數(shù)算法，支持向量機，核函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。（二）無監(jiān)督學(xué)習(xí) （聚類，降維，推薦系統(tǒng)，深入學(xué)習(xí)推薦）。（三）在機器學(xué)習(xí)的最佳實踐（偏差/ 方差理 論；在機器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)新過程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學(xué)習(xí)如何 運用學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能機器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾郵件），計 算機視覺，醫(yī)療信息，音頻，數(shù)據(jù)挖掘，和其他領(lǐng)域。 本課程需要 1 0 周 共 1 8 節(jié) 課，
標(biāo)簽： 斯坦福 大學(xué) 機器學(xué)習(xí) 講義
上傳時間： 2017-07-28
上傳用戶：xiaoyuerer
編程產(chǎn)生一組正態(tài)分布的白噪聲信號,它的均值和方差以及長度可隨意調(diào)整。將產(chǎn)生的白噪聲信號存入數(shù)據(jù)文件。 本程序算法用C++語言編寫。首先用乘同余法產(chǎn)生均勻分布白噪聲，再用變換抽樣法轉(zhuǎn)換為高斯分布白噪聲。
標(biāo)簽： 程序
上傳時間： 2019-02-23
上傳用戶：orange_
SAS 是一個分析數(shù)據(jù)較好用的分析軟件，我這是方差分析部分課后題，是當(dāng)年考試題
上傳時間： 2019-04-04
上傳用戶：z429032683
通過定義delta平方為樣本各點的協(xié)方差之和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序
上傳時間： 2019-05-03
上傳用戶：Readgen
數(shù)學(xué)建模32種常規(guī)方法1..第一章 線性規(guī)劃.pdf10.第十章 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述和分析.pdf11.第十一章 方差分析.pdf12.第十二章 回歸分析.pdf13.第十三章 微分方程建模.pdf14.第十四章 穩(wěn)定狀態(tài)模型.pdf15.第十五章 常微分方程的解法.pdf16.第十六章 差分方程模型.pdf17.第十七章 馬氏鏈模型.pdf18.第十八章 變分法模型.pdf19.第十九章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.pdf2.第二章 整數(shù)規(guī)劃.pdf20.第二十章 偏微分方程的數(shù)值解.pdf21.第二十一章 目標(biāo)規(guī)劃.pdf22.第二十二章 模糊數(shù)學(xué)模型.pdf23.第二十三章 現(xiàn)代優(yōu)化算法.pdf24.第二十四章 時間序列模型.pdf25.第二十五章 存貯論.pdf26.第二十六章 經(jīng)濟與金融中的優(yōu)化問題.pdf27.第二十七章 生產(chǎn)與服務(wù)運作管理中的優(yōu)化問題.pdf28.第二十八章 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用.pdf29.第二十九章 多元分析.pdf3.第三章 非線性規(guī)劃.pdf30.第三十章 偏最小二乘回歸.pdf31、支持向量機(數(shù)學(xué)建模).pdf32、作業(yè)計劃(數(shù)學(xué)建模).pdf4.第四章 動態(tài)規(guī)劃.pdf5.第五章 圖與網(wǎng)絡(luò).pdf6.第六章 排隊論.pdf7.第七章 對策論.pdf8.第八章 層次分析法.pdf9.第九章 插值與擬合.pdf前言.pdf灰色預(yù)測公式的理論缺陷及改進.pdf
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)建模
上傳時間： 2021-10-20
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與 奇數(shù)魔術(shù)方陣 相同，在於求各行、各列與各對角線的和相等，而這次方陣的維度是4的倍數(shù)。
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上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：shus521
一本的電磁數(shù)值分析方面的，集有限差分法，有限元法和矩量法為一體的基礎(chǔ)教材。
上傳時間： 2014-01-14
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