进行时间序列的数据分析时,季节因素调整与hp滤波是进行数据处理与准备工作的常见必要环节.本文简要梳理季节调整与hp滤波的应用场景,以及在Python中的实现方法. 1. 季节调整方法 季节调整的目的是剔除季节因素的影响,使得数据平滑.进行季节调整的目的其一是使得不同季节的数据具有可比性,其二是使得一般的时间序列模型能够适用于数据,例如我们观察到近期燃油价格上涨,想通过ARMA模型验证其趋势性,但燃油上涨的时间窗口在冬季,所以要通过季节调整方法剔除掉季节作用,余下的价格上涨才有验证的意义. 常用的

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

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正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

该文件是APM的主文件. #define SCHED_TASK(func, rate_hz, max_time_micros) SCHED_TASK_CLASS(Copter, &copter, func, rate_hz, max_time_micros) /* scheduler table for fast CPUs - all regular tasks apart from the fast_loop() should be listed here, along with how of

一.引言     双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用,比如去噪.去马赛克.光流估计等等,最近,比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展.自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起,如何快速的实现他,一直是人们讨论和研究的焦点之一,在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中,提出了基于三角函数关系的值域核算法,能有效而又准确的实现高效双边算法.本文主要对此论文提出的方法加以阐述. 双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

PCB直角走线的影响   布线(Layout)是PCB设计工程师最基本的工作技能之一.走线的好坏将直接影响到整个系统的性能,大多数高速的设计理论也要最终经过 Layout 得以实现并验证,由此可见,布线在高速 PCB 设计中是至关重要的.下面将针对实际布线中可能遇到的一些情况,分析其合理性,并给出一些比较优化的走线策略.主要从直角走线,差分走线,蛇形线等三个方面来阐述. 1． 直角走线 直角走线一般是PCB布线中要求尽量避免的情况,也几乎成为衡量布线好坏的标准之一,那么直角走线究竟会对信号传输产

综述先看这里 第一节的1.1简单介绍了DC/DC是什么: 第二节是关于DC/DC的常见的疑问答疑,非常实用: 第三节是针对nRF51822这款芯片电源管理部分的DC/DC.LDO.1.8的详细分析,对于研究51822的人很有帮助: 第四节是对DC/DC的系统性介绍,非常全面: 第五节讲稳压电路的,没太多东西,可以跳过: 第六节讲LDO的,包含LDO和DC/DC的选型建议.LDO电容的选择等,很好: 第七八两节从专业角度给出提高电源效率的建议(目前还用不到). 一.DC/DC转换器是什么意思 le

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱. 高频:图像中灰度变化剧烈的点. 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点. 根据图像的高频与低频的特征,我们可以设计相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐.变化明显的地方:低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声. 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数: 一.低通滤波 1,blur函数 这个函数是一个平滑图像的函数,它用一个点邻域内像素的平均灰度值来代替该点的灰度.

函数背景色 函数在图中以方框的形式表现出来.不同的背景色标志了该函数不同的作用: 白色背景的函数:不加区分的普通内部函数. 浅红背景的函数:libx264类库的接口函数(API). 粉红色背景函数:滤波函数(Filter).用于环路滤波,半像素插值,SSIM/PSNR的计算. 黄色背景函数:分析函数(Analysis).用于帧内预测模式的判断,或者帧间预测模式的判断. 绿色背景的函数:宏块编码函数(Encode).通过对残差的DCT变换.量化等方式对宏块进行编码. 紫色背景的函数:熵编码函数(E

Surf特征提取分析 Surf Hessian SIFT 读"H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006"笔记 SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征. 我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算,在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度.这些近似体现在 在尺度空间中,使用box filtes与原图像卷积,而不是使用DoG算子 确定关键点方

转自:http://www.360doc.com/content/13/0124/08/9008018_262076786.shtml   SODB 数据比特串-->最原始的编码数据 RBSP 原始字节序列载荷-->在SODB的后面填加了结尾比特(RBSP trailing bits 一个bit“1”)若干比特“0”,以便字节对齐. EBSP 扩展字节序列载荷-- >在RBSP基础上填加了仿校验字节(0X03)它的原因是: 在NALU加到Annexb上时,需要填加每组NALU之前的开始码

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S

 基于Vivado HLS在zedboard中的Sobel滤波算法实现 平台:zedboard  + Webcam 工具:g++4.6  + VIVADO HLS  + XILINX EDK + XILINX SDK 系统:ubuntu12.04 总体设计思路 sobel 算法理论基础       索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量. 该

H264码流打包分析 SODB 数据比特串-->最原始的编码数据 RBSP 原始字节序列载荷-->在SODB的后面填加了结尾比特(RBSP trailing bits 一个bit“1”)若干比特“0”,以便字节对齐. EBSP 扩展字节序列载荷-- >在RBSP基础上填加了仿校验字节(0X03)它的原因是: 在NALU加到Annexb上时,需要填加每组NALU之前的开始码 StartCodePrefix,如果该NALU对应的slice为一帧的开始则用4位字节表示,ox00000001,否