1、引言问题重述已知书本上右下角放一枚一元人民币（直径2.5厘米），请利用计算机视觉技术预测图片中目标的实际尺寸。1.预测图片中书本的长与宽（单位：厘米）。2.预测书本右上方用铅笔画的圆圈的外圆直径（单位：厘米）。现有解决方案：手动或自动地对已知物体进行标注和测量，得到其尺寸信息（例如像素大小）。对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去除噪声等操作，以便更好地分割和识别图像中的物体。利用物体检测或图像分割技术找到图像中待测物体的位置。根据待测物体在图像中的像素大小和已知物体的像素大小之间的比例关系，计算出待测物体的实际尺寸。2、解决方法先对图片进行预处理，后进行高斯模糊(通过测试设置合理的阈值
目录一、前言二、VQ概述三、Kmeans算法K-means的算法步骤为： 四、Matlab代码实现过程五、一点点可选改动（个人看法）参考链接： 一、前言本人对机器学习、人工智能算法方面没什么研究，只是学习过程中恰好碰到了。一开始看Kmeans算法只是为了图像（矩阵）的VQ（vectorquantization），找了网上不少资料，跟VQ相关的比较多是LBG算法，单独找kmeans跟VQ联系不起来，后面研究了一下，得到这篇博客主要想表达的内容。二、VQ概述 VectorQuantization(VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。事实上，在JPEG和MPEG-4等多媒体压
目录一、前言二、VQ概述三、Kmeans算法K-means的算法步骤为： 四、Matlab代码实现过程五、一点点可选改动（个人看法）参考链接： 一、前言本人对机器学习、人工智能算法方面没什么研究，只是学习过程中恰好碰到了。一开始看Kmeans算法只是为了图像（矩阵）的VQ（vectorquantization），找了网上不少资料，跟VQ相关的比较多是LBG算法，单独找kmeans跟VQ联系不起来，后面研究了一下，得到这篇博客主要想表达的内容。二、VQ概述 VectorQuantization(VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。事实上，在JPEG和MPEG-4等多媒体压
机器学习之MATLAB代码--CEEMDAN+EEMD+EMD+VMD+IMF重构络（十八）压缩分量的EEMD代码压缩分量的EEMD数据压缩分量的EEMD结果CEEMDAN代码CEEMDAN数据CEEMDAN结果EEMD代码EEMD数据EEMD结果EMD代码EMD数据EMD结果VMD代码VMD数据VMD结果IMF代码IMF数据IMF结果压缩分量的EEMD代码1、%%EEMD（EnsembleEmpiricalModeDecomposition）是最常见的一种EMD改进方法，%%它的优势主要是解决EMD方法中的模态混叠现象。clc;clearall;closeall;%%数据导入data__=x
目录 一、 二、 三、 四、 五、一、分别用3种不同的数值方法解线性方程组。 ---------------------------------------示例代码---------------------------------------------A=[6,5,-2,5;9,-1,4,-1;3,4,2,-2;3,-9,0,2];b=[-4;13;1;11];x1=A\bx2=inv(A)*b[L,U]=lu(A);x3=U\(L\b)---------------------------------------运行结果----------------------------------
目录1.MSK的调制原理2.MSK的解调原理3.MSK代码4.结果图5.特点1.MSK的调制原理MSK调制原理如下图所示，基带码元先差分编码，然后经过串并转换分成I、Q两路，再与对应的载波相乘，然后再相加完成MSK的调制。其中注意:I、Q两路码元分别是差分编码后的相对码的奇数和偶数位置上的码元，I路对应于奇数，Q路对应于偶数。而pk是I路码元，但是其码元宽度Tb是相对码的码元宽度Ts的两倍，并且延时一个Ts；而qk是Q路码元，其码元宽度Tb也是相对码码元宽度Ts的两倍。例如，绝对码元是10001，如果参考电平是1，那么相对码元是100001，然后经过单极性码变为双极性码，1转换成1,0转换成-
SWAT水文模型建立及应用：气象数据的准备1简介1.1数据来源2气象数据的准备（传统气象站）2.1天气发生器各参数的计算2.2降水及气温输入数据的准备2.2.1降水数据准备2.2.2气温数据准备3SWAT模型中气象数据的导入参考本博客主要介绍气象数据的准备，分为数据下载和数据处理两部分。1简介SWAT模型需要的气象数据主要包括流域的日降水量、最高/最低气温、太阳辐射、风速和相对湿度。这些数据可以是统计数据，也可以通过SWAT模型的天气模拟程序（WeatherGenerator）生成，或者是统计和模拟生产数据的结合。理想情况下SWAT模型需要至少20年的天气资料，如果缺少必要的资料则可用天气发生
matlab边缘检测Sobel、Roberts、Prewitt一、Sobel边缘检测算法1、算法简介2、matlab实现3、Sobel检测结果二、Roberts边缘检测算法1、算法简介2、matlab实现3、roberts检测结果三、Prewitt边缘检测算法1、算法简介2、matlab实现3、Prewitt检测结果一、Sobel边缘检测算法1、算法简介Sobel算子算子包含两组3x3的矩阵，如图所示：对于图像而言，取3行3列的图像数据，将图像数据与对应位置的算子的值相乘再相加，得到x方向的Gx，和y方向的Gy，将得到的Gx和Gy，平方后相加，再取算术平方根，得到Gxy，近似值为Gx和Gy绝对
设计要求设计要求：1、能够从音频文件读取44100Hz采样频率的x(n)，可以通过参数设置读取的起始时间和持续时间；2、调用MATLABresample函数对x(n)进行抽取得到y1(m)；3、直接对x(n)进行抽取，得到y2(m)；4、先卷积滤波，然后抽取得到y3(m)；5、抽取结合多相滤波得到y4(m)；6、分析和对比不同帧片段的y1(m),y2(m),y3(m)和y4(m)的时域和频域信息；7、分析和对比运算效率；8、基于多相滤波结构完成插值和分数倍采样频率变换的实现；9、滤波效果的基于信噪比定量分析。以上涉及的抽取因子D均为参数可任意设置，滤波器和具体实现结构需要自行设计。设计原理整数
Motivation博主最近在看的一篇做biomedicalimageSR的论文，其对数据的预处理用matlab做的…要在集群上跑的话还要重新配环境装matlab，总觉得不太舒服…于是就想干脆把他的matlab代码转成python代码好了。matlab2python工具在网上查工具的时候发现中文博客（基本都是抄的）在推荐一个叫SMOP的工具。博主亲测这个工具配置问题比较大…配置完成之后还是用不了。查了一下，大概意思是这个工具好像要python2的环境。emmmmmmmmmmmmm，感觉有点坑，于是放弃了。换了一个叫matlab2python的工具，亲测简单易上手安装使用安装：gitcloneh
