本文做的是基于opencv将视频帧转成图片输出，由于一个视频包含的帧数过多，经常我们并不是需要它的全部帧转成图片，因此我们希望可以设置每隔多少帧再转一次图片（本文设置为30帧），若有人需求是只需要前多少帧，也可以类似的改写下代码即可。
程序一：
#include
#include cv.h
#include opencv2/opencv.hpp
using namespace std;
using namespace cv;
// 描述：将视频帧转成图片输出
void main()
{
// 获取视频文件
VideoCapture cap(J:\\CQH\
2023-01-19 19:02:46
47KB
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将一维输入信号基于频谱分解为 k 个波段分离模式。 在这里，我们提出了一个完全非递归的变分模式分解模型，其中模式是同时提取的。 该模型寻找一组模式及其各自的中心频率，以便这些模式共同再现（1D）输入信号，而每个模式在解调到基带后都变得平滑。 使用乘数方法的交替方向方法可以有效地优化变分模型。
应用：音频工程中的信号分解、气候分析、医学和生物学中的各种通量和神经肌肉信号分析等。
这是经验模式分解（EMD；Huang et al. 1998）或经验小波变换（EWT；Gilles 2013）的变分替代方案。
参见：K. Dragomiretskiy 和 D. Zosso，变分模式分解，IEEE Trans。 信号处理（印刷中）。 http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.2288675
2023-01-19 14:49:31
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变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是由 Dragomiretskiy 等人提出的一种自适应信号处理方法，通过迭代搜寻变分模态 的最优解，不断更新各模态函数及中心频率，得到若干具有一定宽带的模态函数。利用VMD对凯斯西储大学轴承进行信号分解，效果较好，可作为对比实验。
2023-01-18 15:28:56
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行业分类-设备装置-基于chelesky分解和近似奇异值分解的稀疏K-SVD噪声抑制方法
2023-01-17 20:57:52
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一维信号的二级小波变换分解
2级近似分解 （原始信号每4个平均值）
2级细节分解 （原始信号每2个平均的差值）
1级细节分解 （原始信号单数和双数的差值）
恢复信号
2023-01-07 21:55:58
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用传统最小二乘法及其改进方法进行谐波状态估计时,大都是对谐波进行非同步测量,然后求解一个大型的超定线性方程组,其估计精度不足、计算量大、状态量测量数目多且费用昂贵。提出一种基于同步相量测量的谐波状态估计,并用复数奇异值分解求解病态线性复变量方程组的方法,可在系统状态非完全可观的情况下进行有效估计,降低了对测量冗余的要求。以IEEE30节点系统为例,采用同步测量方法测量支路的谐波电流和节点的谐波电压,分别用Matlab和基于奇异值分解(SVD)的最小二乘估计程序进行仿真。结果表明,用SVD算法对系统进行谐波状态估计时较为准确。
2023-01-07 20:09:47
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结合二维离散小波变换（2DDWT）和二维非负矩阵分解（2DNMF）两者的优点, 提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT 2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域, 并对三个高频子块进行图像融合, 然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征, 进而对特征数据进行加权处理。ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明, 与PCA、SVD、NMF以及2DDWT NMF算法相比, 新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率。
2023-01-06 13:33:51
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矩阵的QR分解
在MATLAB中，QR分解可由函数qr实现。常用的调用格式如下：
[B,C]=qr(A) 返回的矩阵C为上三角矩阵，矩阵B为满秩矩阵。
[Q,R,E] = qr(A) 返回的矩阵E是置换矩阵，矩阵R是上三角矩阵，矩阵Q是满秩矩阵。上述矩阵满足关系A*E = Q*R。
2023-01-05 19:19:08
1.98MB
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Dmf_AttnDMF
深度矩阵分解模型 与 带注意力的深度矩阵分解模型
2023-01-05 16:49:03
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