https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 发表于 2018-01-10 16:32:17 嵌入式设计应用 +关注 小波图像去噪原理 图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在低频(LL)部分:噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中.基于此可设置一个合适的阈值门限,认为大于该阈值的小波系数的主要成份为有用的信号,给予收缩后保留:小于该阈值的小波系数

缺月挂疏桐,漏断人初静. 谁见幽人独往来,缥缈孤鸿影. 惊起却回头,有恨无人省. 拣尽寒枝不肯栖,寂寞沙洲冷.---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法,隶属于梯度类算法,也常用于压缩感知重构算法中,隶属于梯度类算法,这次将这2中算法原理做简单分析,并给出matlab仿真实验,通过实验结果来验证算法性能. 1. 引言 对于一个基本的线性逆问题: \[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}} \qua

sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

dj,k^=⎧⎩⎨⎪⎪dj,k−λ,dj,k≥λ0,otherwisedj,k+λ,dj,k≤−λ function y = soft(x, T) y = (x - abs(T) > 0) .* x

dj,k^=⎧⎩⎨⎪⎪dj,k−λ,dj,k≥λ0,otherwisedj,k+λ,dj,k≤−λ function y = soft(x, T) y = (x - abs(T) > 0) .* x

[DWT笔记]基于小波变换的降噪技术 一.前言 在现实生活和工作中,噪声无处不在,在许多领域中,如天文.医学图像和计算机视觉方面收集到的数据常常是含有噪声的.噪声可能来自获取数据的过程,也可能来自环境影响.由于种种原因,总会存在噪声,噪声的存在往往会掩盖信号本身所要表现的信息,所以在实际的信号处理中,常常需要对信号进行预处理,而预处理最主要的一个步骤就是降噪. 小波分析是近年来发展起来的一种新的信号处理工具,这种方法源于傅立叶分析,小波(wavelet),即小区域的波,仅仅在非常有限的一段区间有

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D 

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

服务器上的Python版本太老了,需要安装一个新的Python版本,才能跑我的代码.因为环境的需要,但是又不能卸载老的版本,所以安装一个新的,使用软链来进行升级. 使用系统自带的yum,apt-get之类的软件那肯定是没办法安装了,需要重源码编译安装. 下载Python源码 从http://www.python.org/download/下载源文件. 如果这个URL被墙了,可以尝试多个斜线来解决,比如访问http://www.python.org////////////download/////

Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使用情况,并做出相应的优化.本文介绍两个更致命的问题:内存泄露与循环引用.内存泄露是让所有程序员都闻风丧胆的问题,轻则导致程序运行速度减慢,重则导致程序崩溃:而循环引用是使用了引用计数的数据结构.编程语言都需要解决的问题.本文揭晓这两个问题在python语言中是如何存在的,然后试图利用gc模块和objgraph来解决这两个问题. 注意:本文的目标是Cpyth

前言 GC垃圾回收在python中是很重要的一部分,同样我将分两次去讲解Garbage collection垃圾回收,此篇为Garbage collection垃圾回收第一篇,下面开始今天的说明~~~ 1.Garbage collection(GC垃圾回收) 现在的⾼级语⾔如java,c#等,都采⽤了垃圾收集机制,⽽不再是c,c++⾥ ⽤户⾃⼰管理维护内存的⽅式.⾃⼰管理内存极其⾃由,可以任意申请内存,但如同⼀把双刃剑,为⼤量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患. 对于⼀个字符串.列表.类甚⾄数值

转自: http://www.jianshu.com/p/1e375fb40506 先来个概述,第二部分的画述才是厉害的. Garbage collection(GC) 现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾收集机制,而不再是c,c++里用户自己管理维护内存的方式.自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患.对于一个字符串.列表.类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题.python里也同

转自https://www.cnblogs.com/xybaby/p/7491656.html 使用gc.objgraph干掉python内存泄露与循环引用!   目录 一分钟版本 python内存管理 引用计数 垃圾回收 gc module 内存泄露 objgraph 查找内存泄露 循环引用 定位循环引用 消灭循环引用 总结 references 正文 Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使

面向对象编程 面向过程:根据业务逻辑从上到下写代码 面向对象:将数据与函数绑定到一起,进行封装,这样能够更快速的开发程序,减少了重复代码的重写过程 面向对象编程(Object Oriented Programming-OOP) 是一种解决软件复用的设计和编程方法. 这种方法把软件系统中相近相似的操作逻辑和操作 应用数据.状态,以类的型式描述出来,以对象实例的形式在软件系统中复用,以达到提高软件开发效率的作用. 面向对象技术简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义

由于面试中遇到了垃圾回收的问题,转载学习和总结这个问题. 在C/C++中采用用户自己管理维护内存的方式.自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但也为大量内存泄露.悬空指针等bug埋下隐患. 因此在现在的高级语言(java.C#等)都采用了垃圾收集机制. python也采用了垃圾收集机制,采用引用计算机制为主,标记——清除和分代收集两种机制为辅的策略. 一.引用计数机制 python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject. typedef struct_object {

Python课第五周开始讲函数了.递归函数.递归在python中不能超过900多层,否则报错内存溢出什么的.同样在R中递归太深也会报错,阈值和python中大概一样,900多次就报错了. error message: 错误: 评估嵌套太深:无穷递归/ options(expressions=)?收捲时出错: 评估嵌套太深:无穷递归/ options(expressions=)? 基于Python # 递归函数 阶乘 def fact(n): if n==0: return 1 else: ret

Python字节码 我们知道,Python源代码在执行前,会先将源代码编译为字节码序列,Python虚拟机就根据这些字节码进行一系列的操作,从而完成对Python程序的执行.在Python2.5中,一共定义了104条字节码指令: opcode.h #define STOP_CODE 0 #define POP_TOP 1 #define ROT_TWO 2 #define ROT_THREE 3 #define DUP_TOP 4 #define ROT_FOUR 5 #define NOP 9

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他