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对原始数据集进行预处理，窗口划分，特征提取，特征融合，分类识别
数据集：Opportunity Data Set（
预处理：删除含有缺失数据（"NaN"）或是Locomotion标签为0的数据item
窗口划分：窗口大小64，重叠率50%
特征提取：均值，方差，相关系数，能量
特征融合：LDA（线性判别分析）
分类识别：KNN，LDA
2021-11-06 14:28:14
34.7MB
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适合计算机视觉-语义分割学习的人
2021-11-05 13:04:41
534.64MB
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yuv420P 格式文件，分辨率352*288，包含300帧. 在YUV420中，一个像素点对应一个Y，一个2X2的小方块对应一个U和V。对于所有YUV420图像，它们的Y值排列是完全相同的，因为只有Y的图像就是灰度图像。YUV420sp与YUV420p的数据格式它们的UV排列在原理上是完全不同的。420p它是先把U存放完后，再存放V，也就是说UV它们是连续的。而420sp它是UV、UV这样交替存放的。
2021-10-30 12:39:03
43.51MB
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使用以下方法处理原始数据：- -零相位带通数字滤波- 带 tukey 窗口的窗口- 从数据中删除最佳直线拟合线（去趋势）
函数 [Result]=Process_Raw_Data(Data,fs,Fc1,Fc2,FiltOrd1,FiltOrd2,TprRat)
输入数据：大小为 (Ndata,n) 的原始数据。 Ndata 是数据长度。 n 是通道数fs：采样频率Fc1、Fc2：高通和低通滤波器的滤波器截止频率FiltOrd1,FiltOrd2 : 高通和低通滤波器的滤波器阶数TprRat：tukey 窗口的窗口锥度比（典型值 0.05）
输出结果：处理后的数据大小为 (Ndata,n)
2021-10-26 18:58:09
2KB
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使用stm32f103vet6硬件iic读取mpu6050的原始数据并显示在led屏上使用stm32f103vet6硬件iic读取mpu6050的原始数据并显示在led屏上
2021-10-19 18:53:34
6.1MB
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可以判断数据的实时性，处理数据的格式，将gis、dat数据转换成xls或科傻in1数据，并且自动添加转点
2021-10-18 16:55:24
25.54MB
PASCAL Visual Object Classes Challenge 2010年的图像数据集。PASCAL Visual Object Classes 是一个图像物体识别竞赛，用来从真实世界的图像中识别特定对象物体，共包括 4 大类 20 小类物体的识别。其类别信息如下。 Person: person Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
2021-10-08 15:01:14
1.21GB
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