图像模糊matlab代码

YOLOv8检测LUNA16肺结节实战（一）：数据预处理代码

网页版乳腺癌计算机辅助诊断系统

本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和端到端（End-to-End）的目标检测方法，包括YOLO和SSD。普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），而且还要预测物体的位置，位置一般用边框（boundingbox）标记，如图1(2)

HLW8112漏电检测应用方案.pdf

利用AD_DMA采样，实现波形的绘制，并通过对数据的处理，显示波形名称 通过AD对第二部分的扫描信号进行采集，绘制幅频特性曲线以及对数幅频特性曲线 详情见博客

基于stm32单片机土壤湿度检测报警系统（程序+原理图+全套资料）

应用于大规模多输入多输出系统的空间调制系统是一种新颖的5G传输方案。针对空间调制提出了一种复杂度较低的检测算法，提出的算法通过将接收天线重排序来减少总复杂度。算法结合已有的A-Star算法对接收天线分层并排序，改变树搜索结构并排除错的节点，使所选分支尽可能包括最优路径，极大缩小了所需访问节点数。该算法具有近似最优的误比特性能和更低的计算复杂度，与最大似然检测算法相比复杂度减少了80%左右。

基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。 本次分享将带领大家熟练掌握 YOLOv8 的使用，并根据自己的任务训练一个特定场景的检测器，本文将重点讲解 YOLOv8 训练框架中数据集的格式、配置文件等细节，让小白少走弯路，跟着走就能轻松训练好自己的检测器，并基于 Gradio 搭建一个简单的应用。

这是信号检测与估值课后习题答案，是第一章后面的答案，希望对大家有所帮助