- 将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。 将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。
- 利用FFT算法可以很快地计算出有限长序列的DFT值，也就是Z变换在单位圆上的全部等间隔采样值。然而有时并不一定需要计算全部频谱值，仅需要对某一频带内的信号频谱作较密集的分析。线性调频z变换，又称为Chirp-Z变换(CZT)，在1969年被提出，是利用FFT快速计算Z平面上任一螺旋线段上的z变换抽样的算法。因此，可以利用CZT分析时间序列信号感兴趣频段的细化频谱特性。 利用FFT算法可以很快地计算出有限长序列的DFT值，也就是Z变换在单位圆上的全部等间隔采样值。然而有时并不一定需要计算全部频谱值，仅需要对某一频带内的信号频谱作较密集的分析。线性调频z变换，又称为Chirp-Z变换(CZT)，在1969年被提出，是利用FFT快速计算Z平面上任一螺旋线段上的z变换抽样的算法。因此，可以利用CZT分析时间序列信号感兴趣频段的细化频谱特性。
- 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系，采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计，所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型，m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的，偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系，采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计，所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型，m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的，偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。
- 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。
- 奇异值分解(SVD)将一个实数矩阵分解成两个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积，A=U*S*V’，U称为左奇异矩阵，V称为右奇异矩阵，S是对角矩阵(称为奇异矩阵)。奇异值分解(SVD)是线性代数中的经典问题，在数值分析、控制理论、信号与图像处理、系统辨识、机器学习等领域有着重要的应用，是很多算法的基石。介绍了SVD算法在数据压缩与降维、信号处理与分析方面的应用并给出了实例。 奇异值分解(SVD)将一个实数矩阵分解成两个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积，A=U*S*V’，U称为左奇异矩阵，V称为右奇异矩阵，S是对角矩阵(称为奇异矩阵)。奇异值分解(SVD)是线性代数中的经典问题，在数值分析、控制理论、信号与图像处理、系统辨识、机器学习等领域有着重要的应用，是很多算法的基石。介绍了SVD算法在数据压缩与降维、信号处理与分析方面的应用并给出了实例。
- FineReport学习笔记 FineReport学习笔记
- FineReport学习笔记 FineReport学习笔记
- Landsat Collection 2 是对 Landsat 档案的第二次主要再处理工作，它带来了多项数据产品改进，这些改进应用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发功能方面的进步。 Landsat Collection 2 包含来自 Landsat 1-9 的 Level-1 数据和来自 Landsat 4-9 的科学产品。 Collection 2 的一个主要特征是全球地面参考数据集... Landsat Collection 2 是对 Landsat 档案的第二次主要再处理工作，它带来了多项数据产品改进，这些改进应用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发功能方面的进步。 Landsat Collection 2 包含来自 Landsat 1-9 的 Level-1 数据和来自 Landsat 4-9 的科学产品。 Collection 2 的一个主要特征是全球地面参考数据集...
- 实现阈值使用数字（阈值）和逻辑运算符来帮助我们将图像的可变性划分为类别。例如，回想一下我们的 NDVI 地图。大量植被的 NDVI 值接近 1，非植被区域接近 0。如果我们想查看地图的哪些区域有植被，我们可以使用阈值将每个像素中的 NDVI 值概括为“无植被” ”或“植被”。可以肯定的是，这是一个实质性的简化，但可以帮助我们更好地理解地球表面的丰富变化。这种类型的分类可能很有用，例如，如果... 实现阈值使用数字（阈值）和逻辑运算符来帮助我们将图像的可变性划分为类别。例如，回想一下我们的 NDVI 地图。大量植被的 NDVI 值接近 1，非植被区域接近 0。如果我们想查看地图的哪些区域有植被，我们可以使用阈值将每个像素中的 NDVI 值概括为“无植被” ”或“植被”。可以肯定的是，这是一个实质性的简化，但可以帮助我们更好地理解地球表面的丰富变化。这种类型的分类可能很有用，例如，如果...
- FineBI学习笔记 FineBI学习笔记
- FineBI学习笔记 FineBI学习笔记
- Landsat 7¶Landsat 7 collection.Surface Reflectance¶USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 1USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 2Top of Atmosphere (TOA)¶USGS Landsat 7 Collection 1 Tier 1 TOA R... Landsat 7¶Landsat 7 collection.Surface Reflectance¶USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 1USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 2Top of Atmosphere (TOA)¶USGS Landsat 7 Collection 1 Tier 1 TOA R...
- This chapter provides an overview of the Landsat collections and relevant quality information necessary for using the imagery.本节概述了Landsat8系列和使用图像所需的相关质量信息。Landsat platform.Landsat processing tie... This chapter provides an overview of the Landsat collections and relevant quality information necessary for using the imagery.本节概述了Landsat8系列和使用图像所需的相关质量信息。Landsat platform.Landsat processing tie...
- 数据发布接口和数据可视化一、数据发布接口通过Flink实时把结果数据写入Clickhouse-DM层中后，我们需要编写数据发布接口方便数据使用方调用数据结果进行可视化，数据发布接口项目为SpringBoot项目“LakeHouseDataPublish”，此Springboot接口支持mysql数据源与clickhouse数据源，mysql数据源方便离线数据展示，clickhouse数据源... 数据发布接口和数据可视化一、数据发布接口通过Flink实时把结果数据写入Clickhouse-DM层中后，我们需要编写数据发布接口方便数据使用方调用数据结果进行可视化，数据发布接口项目为SpringBoot项目“LakeHouseDataPublish”，此Springboot接口支持mysql数据源与clickhouse数据源，mysql数据源方便离线数据展示，clickhouse数据源...
- 一、先介绍下什么是数据可视化 [百度百科]：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建... 一、先介绍下什么是数据可视化 [百度百科]：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建...
上滑加载中
推荐直播
-
鲲鹏开发者创享日·江苏站暨数字技术创新应用峰会2024/04/25 周四 09:30-16:00
鲲鹏专家团
这是华为推出的旨在和众多技术大牛、行业大咖一同探讨最前沿的技术思考，分享最纯粹的技术经验，进行最真实的动手体验，为开发者提供一个深度探讨与交流的平台。
回顾中 -
产教融合专家大讲堂·第①期《高校人才培养创新模式经验分享》2024/04/25 周四 16:00-18:00
于晓东 上海杉达学院信息科学与技术学院副院长；崔宝才 天津电子信息职业技术学院电子与通信技术系主任
本期直播将与您一起探讨高校人才培养创新模式经验。
回顾中
热门标签