8*8像素分塊，DCT，量化，Z掃描，差分編碼，huffman編碼
上傳時間： 2016-08-18
上傳用戶：chongchongsunnan
8*8像素分塊，DCT，量化，Z掃描，差分編碼，huffman編碼
上傳時間： 2016-08-18
上傳用戶：chongchongsunnan
內容詳實，并有注釋，過程分為分塊，DCT變換，量化，DC編碼，AC編碼
上傳時間： 2016-08-22
上傳用戶：chongchongsunnan
基于python實現的，利用雙線性插值方法進行圖像處理；以及灰度圖像的灰度級別量化
上傳時間： 2016-10-13
上傳用戶：格物致癡
脈沖編碼調制（PCM）是數字通信的編碼方式之一，在通信系統中完成將語音信號數字化的功能。PCM的實現主要包括三個步驟：抽樣、量化、編碼，分別完成時間上離散、幅度上離散及量化信號的二進制表示。
上傳時間： 2016-10-20
上傳用戶：1260656841
量化另類交易策略-基于時域分形的相似性匹配日內低頻交易(SMT)策略
上傳時間： 2017-04-21
上傳用戶：landysag
第二章 習題參考答案 1. 問題定義的任務和主要工作? 問題定義的任務：將用戶提出的要求具體化、定量化；確定研制系統的范圍，明確研制的邊 界。問題定義階段的工作： (1) 通過調查研究，了解系統需求； (2) 確定系統的功能需求、性能需求、可靠性需求、安全及保密性、資源、開發費用及開發進度等的需求； (3) 問題定義階段的產品——系統目標與范圍說明書。 2.可行性研究目的? 確定在問題定義中所提出的問題是否值得去解，在限制條件下，問題能否解決。 3．可行性研究的任務？ (1) 進一步分析和澄清問題的定義，在澄清問題的基礎上，導出系統的邏輯模型； (2) 從系統邏輯模型中，選擇問題的若干種主要解法，研究每一種解法的可行性，為以后的行動提出建議； (3) 如果問題沒有可行的解，建議停止系統開發；如果問題有可行的解，應該推薦一個較好的解決方案，并為工程制定一個初步的計劃。 4．可行性研究包括哪幾方面的內容？ (1)技術可行性：現有技術能否實現本系統，現有技術人員能否勝任，開發系統的資源能否滿足； (2)經濟可行性：經濟效益是否超出開發成本； (3)操作可行性：系統操作在用戶內部行得通嗎？ (4)法律可行性：新系統開發是否會侵犯他人、集體或國家利益，是否違反國家法律。 5．可行性研究的步驟? (1)復查系統的規模和目標； (2)研究目前正在使用的系統，總結現有系統的優劣，提出新系統的雛形； (3)導出新系統的高層邏輯模型； (4)推薦建議方案； (5)推薦行動方針； (6)書寫計劃任務書(可行性報告)； (7)提交審查。 6. 可行性研究報告的主要內容？ 可行性分析的結果是可行性研究報告,內容包括： (1) 系統概述：說明開發的系統名稱,提出單位和開發單位。 (2) 可行性研究的前提:系統目標；要求；約束和限制；可行性研究的基本準則等。 (3) 對現有系統的分析:處理流程，圖示說明現有系統的處理流程和數據流程；現有系統存在的問題。 (4) 系統需求:主要功能；主要性能及其要求；操作要求；信息要求；限制性要求。 (5) 建議系統:系統目標；處理流程；系統結構,功能,性能；系統技術可行性；投資和效益分析；操作可行性；法律可行性。 (6) 其它可選方案:與國內外同類型方案的比較；提出一兩個可行性方案供論證和探討。 (7) 制定下一階段的預算。 (8) 結論性意見：由用戶方、設計方和投資方共同簽署意見。
標簽： 計算機圖形學
上傳時間： 2017-11-05
上傳用戶：小蟻123
以水仙花為例，對水仙花的一些特征進行量化描述，進行神經網絡模型構建，從而達到對水仙花進行分類的目的
上傳時間： 2020-12-04
上傳用戶：
一個專門全自動量化萊特幣的炒幣機器人，好用，智能，帶有追蹤功能，分批建倉，分批止盈，延緩做單防瀑布機制等，自動加減倉，資產利用率極高。
標簽： 機器人
上傳時間： 2021-11-09
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-16
上傳用戶：shjgzh
