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  1. 高品質和快速彩色影像內插演算法之設計

  2. 數位相機採用單一感測裝置加 上彩色濾波陣列的濾波片，其主要目的是減低成本與體積，但是也降低了影像的品質。 在本論文中，我們提出一套演算法針對此彩色濾波陣列中所遺失的像素作內插，此內插 過程稱為彩色影像內插 (Demosaicking)，使得經過此內插後的影像可以逼近原始影像的 品質，同時，在不減損影像的品質下，我們降低濾波器的大小來減少運算時間

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-25
    • 文件大小：854kb
    • 提供者：kakayi_mabel

  1. 一个成本逼近法例题------

  2. 房地产估价 有许多案例分析 在这里我提供一个例题 希望对大家有帮助

  3. 所属分类：专业指导

  1. Proteus仿真—40个单片机初学程序.

  2. 1． 闪烁灯 1． 　实验任务 如图4.1.1所示：在P1.0端口上接一个发光二极管L1，使L1在不停地一亮一灭，一亮一灭的时间间隔为0.2秒。 2． 　电路原理图 图4.1.1 3． 　系统板上硬件连线 把“单片机系统”区域中的P1.0端口用导线连接到“八路发光二极管指示模块”区域中的L1端口上。 4． 　程序设计内容 （1）． 延时程序的设计方法 作为单片机的指令的执行的时间是很短，数量大微秒级，因此，我们要求的闪烁时间间隔为0.2秒，相对于微秒来说，相差太大，所以我们在执行某一指令时，插

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-04-13
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：q123456qpf

  1. Deeplearning深度学习笔记v5.6_吴恩达.zip

  2. 一直以为机器学习的重点在于设计精巧、神秘的算法来模拟人类解决问题。学了这门课程才明白如何根据实际问题优化、调整模型更为重要。事实上，机器学习所使用的核心算法几十年来都没变过。 什么是机器学习呢？以二类分类监督学习为例，假设我们已经有了一堆训练数据，每个训练样本可以看作n维空间里的一个点，那么机器学习的目标就是利用统计算法算出一个将这个n维空间分成两个部分（也就是把空间切成两半）的分界面，使得相同类别的训练数据在同一个部分里（在分界面的同侧）。而所用的统计算法无非是数学最优化理论的那些算法，梯度

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：qq_23094611

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 在ARM处理器上设计FIR低通滤波器

  2. 滤波器是电阻抗成像（Electrical Impedance Tomography, EIT）硬件系统的重要组成部分。为降低电阻抗成像硬件系统的成本，使用最佳方法（即切比雪夫最佳一致逼近法）设计FIR低通滤波器，通过Matlab仿真验证后在ARM处理器CortexM3上实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_38651929

  1. 基于L0规范约束的外部控制源分配，用于定向网络的最小成本控制

  2. 找到与外部控制源连接的给定数量的关键节点，以最小化控制定向网络的成本ẋ（t）= Ax（t）+ Bu（t），这被称为最小成本控制问题，至关重要。 考虑由N个节点组成的网络，其中N个节点具有M个外部控制源，现有技术在矩阵空间RN×M中采用迭代搜索来确定表征节点如何连接到外部控制源的输入矩阵B。 具有定义的重要性指数的M个最大值的节点被选择为关键节点。 但是，由于现实网络的多样性，此类技术在某些网络中可能会遭受较大的性能损失。 为了解决这个悬而未决的问题，我们提出了一种迭代方法，称为“基于L0-范数约

  3. 所属分类：其它

  1. 基于LFM的毫米波大规模MIMO混合预编码方法

  2. 模拟数字混合预编码是毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统的关键技术，可以减少硬件成本而又兼顾系统性能。但是传统的混合预编码方法往往需要寻找适合的码本进行预编码，有的码本实际情况中并不容易获得，或者有偏差。针对这个问题，提出一种无需码本的基于机器学习中隐因子模型（LFM）的模数混合预编码方法。利用LFM分解与随机梯度下降法，使设计的混合预编码矩阵逼近最优全数字预编码矩阵，从而得到极佳的性能。仿真结果表明，相比基于正交匹配追踪（OMP）算法的混合预编码设计方法，该方法不但无需事先设计码本，而且其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：822kb
    • 提供者：weixin_38564003