诚心给大家推荐一本讲信号处理的好书<Digital Signal Processing - A Practical Guide for Engineers and Scientists>[美]Steven W.Smith,中文版叫<实用数字信号处理-从原理到应用>张瑞峰译,人民邮电出版社. 这本书最大的特点是"多图多字少公式",把数字信号处理(主要是滤波器)的原理和特性讲得很透彻很生动,平实易懂,很少推公式,插图和代码占了这本书的一半.真心想弄懂信号滤波器(包括…

Maybe you were asking if there is some kind of design tool allowing to convert an IIR filter into an FIR filter automatically. There is no such a program. IIRs and FIRs have fundamentally different characteristics. If you are just interested in desig…

In computer science, digital image processing is the use of computer algorithms to perform image processing on digital images.[1] As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over analog image p…

转自:http://emuch.net/t.php?tid=6226942 前段时间比较幸运地中了一篇spl,把自己浅薄的经验写出来,直接从自己博客上转过来,分享给大家,望抛砖引玉吧~~~ 从投稿到录用经过近三个月最终论文成功接收,博士期间第一篇SCI,前面的辛苦与努力总算得到回报. 认真总结,希望对有心投此期刊的童鞋有所帮助,也当做自己的经验,以后备用. 期刊整体情况IEEE signal processing letters (以下简称SPL)在信号处理领域影响力还是很不错的,与IEEE T…

感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的了解,作为一个刚上研的博士生,深感得对图神经网络进行一个系统的学习. 本篇论文得感谢论文 David I Shuman 作者及博主:纯牛奶爱酸牛奶 Paper Information Authors:D. Shuman, S. Narang, P. Frossard, Antonio Ortega,…

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波…

最近读了这本IBM出的<A Practical Guide to Distributed Scrum>(分布式Scrum的实用指南),书中的章节结构比较清楚,是针对Scrum项目进行,一个阶段一个阶段来介绍的,既包含Scrum的做法,也包含了分布式团队可能遇到的问题和一些建议.这里我先根据书籍目录,做个大致的介绍和提要,最后做一个自己的总结. 一.提要 Chapter 1 The Evolution of Scrum Core Principles of Scrum - 介绍Scrum框架和一…

想学习一下SVM,所以找到了LIBSVM--A Library for Support Vector Machines,首先阅读了一下网站提供的A practical guide to SVM classification. 写一写个人认为主要的精华的东西. SVMs is:a technique for data classification Goal is:to produce a model (based on training data) which predicts the targe…

<A Practical Guide to Support Vector Classication>是一篇libSVM使用入门教程以及一些实用技巧. 1. Basic Kernels: (1)linear (2)polynomial (3)radial basis function (4)sigmoid 2. Scaling: Scaling对于SVM非常重要,可以避免某个维度上的值很大,会主导那些值很小的维度.另一个好处是避免复杂的数值计算.另外需要注意的是,在对training data和…

<A Practical Guide to Support Vector Classication>是一篇libSVM使用入门教程以及一些实用技巧. 1. Basic Kernels: (1)linear (2)polynomial (3)radial basis function (4)sigmoid 2. Scaling: Scaling对于SVM非常重要,可以避免某个维度上的值很大,会主导那些值很小的维度.另一个好处是避免复杂的数值计算.另外需要注意的是,在对training data和…