图像的非均匀采样：
在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。
图像的非均匀量化：
非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量化误差最小的原则来进行量化.具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围,量化间隔取小一些,而对那些像素灰度值极少出现的范围,则量化间隔取大一些. 由于图像灰度值的概率分布函数因图像不同而异,所以不可能找到可用于所有图像的最佳非等间隔量化方法.
2.4 图像取样和量化
2021-09-20 10:03:49
6.27MB
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均匀变异MATLAB代码用零击不变和有效的视觉搜索找到任何Waldo
作者：张梦蜜，冯家石，马敬德，林周慧，赵琦和加布里埃尔·克雷曼（Gabriel
Kreiman）
该存储库包含用于不变且有效的视觉搜索的零镜头深度学习模型的实现。
我们的论文发表在《自然通讯》上。
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项目介绍
在混乱的场景中搜索目标对象是日常视力中的一项基本挑战。
视觉搜索必须具有足够的选择性，以将目标与干扰因素区分开，目标的外观不变，有效避免图像的详尽探索，并且必须通过零镜头训练来概括定位新颖的目标对象。
在广泛的类别特定培训之后，先前的工作重点是寻找目标的完美匹配。
在这里，我们首次展示了人类可以高效而不变地在复杂场景中搜索自然物体。
为了深入了解引导视觉搜索的机制，我们提出了一种具有生物启发性的计算模型，该模型可以有选择地，不变地和有效地定位目标，并推广到新颖的对象。
该模型为在自然场景中搜索过程中自下而上和自上而下的信号集成机制提供了近似值。
刺激物
目标
我们的模型预测的注意力图
固定的地方
前提条件
该代码已在MAC
OSX和Ubuntu
14.04中成功测试。
仅需要CPU。
2021-09-18 10:20:01
13.39MB
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利用非均匀间歇采样脉冲宽度和采样脉冲周期不固定的特点，研究了基于非均匀间歇采样的干扰样式的干扰效果。分析了均匀间歇采样与非均匀间歇采样2种干扰样式的干扰效果以及灵巧噪声干扰在均匀间歇采样方式下对线性调频(LFM)信号的干扰效果。通过分析可知：均匀间歇采样干扰仅具有欺骗效果，而非均匀间歇采样干扰不仅具有欺骗效果，还具有一定的压制效果；灵巧噪声干扰在均匀间歇采样方式下的信号幅度参差不齐，峰均比较高，而非均匀间歇采样干扰信号为恒包络信号，峰均比较低。MATLAB仿真结果表明，基于非均匀间歇采样的干扰样式与均匀间歇采样方式相比，可以实现更好地干扰效果，验证了理论分析的正确性，具有一定的工程价值。
2021-09-16 16:58:29
2.1MB
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天线方向图matlab代码用于非均匀天线阵列优化的
MATLAB
代码
依赖：
随机间距线性阵列旁瓣优化
linear_array_random_spacing.m
特定目标的搜索间距分布
linear_array_random_spacing_search.m
验证结果
linear_array_random_spacing_verify.m
例子
example.m
数组分布
远场模式
2021-09-07 10:13:40
285KB
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