标签类别：names: ['bubble', 'petrol'] 资源文件内包含：资源图片数据集，YOLO格式的标注文件，data.yaml是数据集配置文件。 训练集和验证集已经完成划分！！！ 道路油污识别是城市交通管理和环境保护中的重要任务。油污不仅影响道路的清洁度和美观度，还可能对车辆行驶安全构成威胁。然而，传统的油污检测方法主要依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时、成本高，而且结果的准确性和可重复性差。因此，开发一种自动化、智能化的油污识别系统显得尤为重要。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，将VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中。

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别.docx

"计算机系统结构张晨曦版课后答案" 本资源摘要信息将对计算机系统结构的基本概念、虚拟机、翻译、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现、系统加速比、Amdahl 定律、程序的局部性原理、CPI、测试程序套件、存储程序计算机、系列机、软件兼容、向上（下）兼容、向后（前）兼容、兼容机、模拟、仿真、并行性、时间重叠、资源重复、资源共享、耦合度、紧密耦合系统、松散耦合系统、异构型多处理机系统、同构型多处理机系统等进行详细的解释和分析。 计算机系统结构是指计算机的逻辑设计和物理实现，它是计算机科学的基础。计算机系统结构可以分为多级层次结构，每一层以一种不同的语言为特征。这种层次结构包括微程序机器级、传统机器语言机器级、汇编语言机器级、高级语言机器级、应用语言机器级等。 虚拟机是指用软件实现的机器，可以模拟其他计算机的指令系统。翻译是指将高一级机器上的程序转换为低一级机器上的等效程序，然后在低一级机器上运行，实现程序的功能。 计算机系统结构的逻辑实现是计算机组成，包括物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。计算机实现是计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构、器件的集成度和速度、模块、插件、底板的划分与连接、信号传输、电源、冷卻及整机装配技术等。 系统加速比是对系统中某部分进行改进时，改进后系统性能提高的倍数。Amdahl 定律是指当对一个系统中的某个部件进行改进后，所能获得的整个系统性能的提高，受限于该部件的执行时间占总执行时间的百分比。 程序的局部性原理是指程序执行时所访问的存储器地址不是随机分布的，而是相对地簇聚。CPI是每条指令执行的平均时钟周期数。测试程序套件是由各种不同的真实应用程序构成的一组测试程序，用来测试计算机在各个方面的处理性能。 存储程序计算机是冯诺依曼结构计算机，其基本点是指令驱动。程序预先存放在计算机存储器中，机器一旦启动，就能按照程序指定的逻辑顺序执行这些程序，自动完成由程序所描述的处理工作。 系列机是由同一厂家生产的具有相同系统结构、但具有不同组成和实现的一系列不同型号的计算机。软件兼容是指一个软件可以不经修改或者只需少量修改就可以由一台计算机移植到另一台计算机上运行。 向上（下）兼容是指按某档计算机编制的程序，不加修改就能运行于比它高（低）档的计算机。向后（前）兼容是指按某个时期投入市场的某种型号计算机编制的程序，不加修改地就能运行于在它之后（前）投入市场的计算机。 兼容机是由不同公司厂家生产的具有相同系统结构的计算机。模拟是用软件的方法在一台现有的计算机（称为宿主机）上实现另一台计算机（称为虚拟机）的指令系统。仿真是用一台现有计算机（称为宿主机）上的微程序去解释实现另一台计算机（称为目标机）的指令系统。 并行性是计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内进行多种运算或操作。只要在时间上相互重叠，就存在并行性。它包括同时性与并发性两种含义。时间重叠是指在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。 资源重复是指在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜。通过重复设置硬件资源，大幅度地提高计算机系统的性能。资源共享是这是一种软件方法，它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。 耦合度是反映多机系统中各计算机之间物理连接的紧密程度和交互作用能力的强弱。紧密耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较高，一般是通过总线或高速开关互连，可以共享主存。松散耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较低，一般是通过通道或通信线路实现计算机之间的互连，可以共享外存设备（磁盘、磁带等）。 异构型多处理机系统是指由多个不同类型、至少担负不同功能的处理机组成，它们按照作业要求的顺序，利用时间重叠原理，依次对它们的多个任务进行加工，各自完成规定的功能动作。同构型多处理机系统是指由多个同类型或至少担负同等功能的处理机组成，它们同时处理同一作业中能并行执行的多个任务。

《MATLAB小波分析（第2版）》是张德丰教授的一本经典教材，主要讲解如何使用MATLAB进行小波分析。这本书的第二版包含了更深入的理论讲解和丰富的实践代码，旨在帮助读者理解小波分析的基本概念，并能够利用MATLAB实现小波变换在信号处理、图像分析和噪声去除等领域的应用。 小波分析是一种多尺度分析方法，它将信号在时间和频率上同时进行局部化分析，从而提供了一种高效的数据表示和分析手段。在MATLAB中，小波分析主要通过小波函数库（Wavelet Toolbox）来实现，该库提供了各种类型的小波基、小波变换和逆变换的函数，以及用于数据可视化和处理的工具。 本书中的代码涉及了小波去噪和提升小波去噪等关键算法。小波去噪是利用小波变换的特性，对信号进行分解，然后通过阈值处理去除噪声，保留信号的主要成分。这一过程通常包括选择适当的小波基、确定分解级别和设定阈值策略等步骤。提升小波去噪则是一种更为优化的方法，它通过修改小波系数来逐步构建更纯净的信号，具有更好的性能和效率。 张德丰教授在书中详细介绍了这些算法的原理，并提供了MATLAB实现的源代码，包括： 1. **小波基选择**：书中可能包含不同种类的小波基，如Daubechies（db）、Morlet、Symlet等，每种小波基都有其特定的应用场景和特性。 2. **小波分解与重构**：使用`wavedec`和`waverec`函数进行小波分解和重构，这些函数可以进行多分辨率分析，将信号分解为不同尺度的细节和近似系数。 3. **阈值处理**：阈值选取是去噪的关键，可能涉及到软阈值和硬阈值操作，`wthresh`函数可以设置不同的阈值策略。 4. **提升框架**：提升框架是提升小波去噪的基础，通过`lifting`函数实现，它能改进小波系数的更新方式，降低计算复杂度。 5. **结果评估**：书中可能会介绍一些评估去噪效果的方法，比如信噪比（SNR）计算，或者通过视觉对比分析去噪前后的信号。 通过学习和实践这些代码，读者不仅可以深入理解小波分析的理论，还能掌握实际应用技巧，对于进行科研或工程项目的信号处理工作大有裨益。在实践中，读者需要结合具体问题调整参数，优化去噪效果，并可能需要用到其他MATLAB工具箱，如Signal Processing Toolbox，来进行更复杂的信号处理任务。 《MATLAB小波分析（第2版）》的代码资源为学习和研究小波分析提供了一个宝贵的实践平台，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，对于提高在信号处理和数据分析领域的专业技能有着显著的作用。

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《信号与系统》是电子工程、通信工程以及自动化等相关专业的重要教材，由张小虹教授编著。这本教材深入浅出地介绍了信号与系统的基本概念、理论和应用，为学习者提供了坚实的理论基础。这份资料包含了前三章的答案，对于理解和掌握教材内容尤其有帮助。 第一章：信号与系统的引论 在这一章中，我们首先会接触到信号的基本概念，包括连续时间信号和离散时间信号，以及它们的表示方法。信号可以是模拟的或数字的，如电压波形、音频信号等。同时，我们会学习到系统的基本定义，理解线性时不变系统（LTI）的特点和重要性，以及它们如何对输入信号进行响应。此外，还会介绍信号的运算，如平移、尺度变换和卷积等，这些都是后续章节的基础。 第二章：连续时间信号分析 这一章主要探讨连续时间信号的特性。我们会学习傅里叶级数和傅里叶变换，这两种工具能够将信号从时域转换到频域，从而揭示信号的频率成分。傅里叶变换对于分析周期性和非周期性信号都十分关键，而拉普拉斯变换则在处理不稳定系统时发挥重要作用。此外，还会讨论一些特殊的信号，如单位阶跃函数、单位冲激函数及其导数，这些在系统分析中经常用到。 第三章：连续时间系统分析 在这一章，我们将重点研究连续时间系统的时域分析和频域分析。时域分析通常通过微分方程来描述系统的动态行为，而频域分析则利用系统函数H(s)来研究系统对不同频率成分的响应。系统函数可以通过卷积定理推导，其零点和极点分布决定了系统的稳定性。此外，我们还会学习稳定系统、暂态响应和稳态响应的概念，这些都是分析系统性能的关键指标。 前三章的学习，对于理解和掌握信号与系统的基本理论至关重要。通过解答书中的习题，学生可以更好地巩固所学知识，提高解决实际问题的能力。在后续章节中，教材会进一步探讨离散时间信号、数字滤波器设计、采样定理等内容，这些都是现代通信和信号处理技术的基础。因此，这份答案资料对于学习者来说是一份宝贵的资源，可以帮助他们高效学习并加深理解。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144149641 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4195 标注数量(xml文件个数)：4195 标注数量(txt文件个数)：4195 标注类别数：1 标注类别名称:["damaged"] 每个类别标注的框数： damaged 框数 = 8357 总框数：8357 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

在《matlab数字图像处理 第2版》这本书中，作者张德丰深入浅出地介绍了数字图像处理的基本概念、理论和方法，并结合MATLAB这一强大的数值计算与图形处理工具，提供了丰富的实例代码。这本书的源码是学习和实践数字图像处理技术的重要资源，尤其对于那些想要提升MATLAB编程技能和理解图像处理算法的读者来说，具有很高的参考价值。 MATLAB，全称Matrix Laboratory，是一种交互式的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、科学计算以及数据分析等领域。在图像处理方面，MATLAB提供了一整套图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），其中包含了大量预定义的函数，可以方便地进行图像的读取、显示、变换、分析和增强等操作。 张德丰的这本书第二版中，可能涵盖了以下图像处理的知识点： 1. **基本概念**：包括像素、图像类型（如灰度图像、彩色图像）、空间域与频域、图像的表示和存储格式等。 2. **图像读取与显示**：MATLAB中的`imread`函数用于读取图像，`imshow`函数用于显示图像，还有`imfinfo`用于获取图像元数据。 3. **图像的基本操作**：如图像的裁剪、旋转、缩放、平移等，这些可以通过矩阵运算实现。 4. **图像变换**：包括傅里叶变换（`fft2`、`ifft2`）、拉普拉斯变换、小波变换等，用于频域分析和滤波。 5. **图像滤波**：例如中值滤波（`medfilt2`）、高斯滤波（`imgaussfilt`）等，用于去除噪声或平滑图像。 6. **边缘检测**：Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子等，用于提取图像的边缘信息。 7. **图像分割**：阈值分割、区域生长、水平集等方法，用于将图像分隔成不同的部分。 8. **颜色空间转换**：如RGB到灰度（`rgb2gray`）、RGB到HSI（色相、饱和度、强度）等。 9. **图像增强**：直方图均衡化（`histeq`）、对比度拉伸等，用于改善图像的视觉效果。 10. **特征提取**：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、关键点检测（SIFT、SURF）等，为图像识别和匹配提供基础。 11. **图像复原与重建**：包括去模糊、去噪等，如使用维纳滤波器或卡尔曼滤波器。 在使用书中源码时，读者需确保MATLAB版本与书中所提及的MATLAB2011a兼容。虽然MATLAB不断更新，但大部分基础函数和图像处理工具箱的函数是向后兼容的。不过，有些新版本引入的功能在旧版本中可能无法使用，需要留意并适当地进行调整。 通过学习和实践这些MATLAB代码，读者不仅可以掌握图像处理的基本原理，还能提升实际应用能力，为解决实际问题或进行进一步的科研工作打下坚实基础。37022资源这个文件名可能是书中某个章节的资源，具体的内容可能包含了上述提到的一些或全部知识点的实例代码，读者可以根据目录和代码注释进行学习。

《Matlab数字图像处理》是张德丰编著的一本经典教材，主要针对数字图像处理技术进行了深入浅出的讲解，结合Matlab编程语言，使读者能够更好地理解和应用相关理论。该书的第二版源代码提供了书中各章节的实例代码，帮助读者实践和验证书中的算法，加深对图像处理原理的理解。 1. 图像处理基础 数字图像处理的基础包括图像的获取、表示和基本操作。在Matlab中，我们可以使用imread函数读取图像，imshow显示图像，imwrite保存图像。此外，还有imadjust用于调整图像的对比度和亮度，imresize用于图像的缩放，imrotate用于图像的旋转。 2. 图像增强 书中02章节可能涉及图像增强技术，如直方图均衡化，它可以改善图像的全局对比度。在Matlab中，使用histeq函数可以实现直方图均衡化。还有低通滤波、高通滤波等，通过滤波器平滑图像或突出边缘，例如使用imgaussfilt进行高斯滤波。 3. 图像分割 04章节可能涵盖图像分割，这是将图像划分为具有不同特征的区域的过程。常见的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。Matlab的imbinarize函数可以进行二值化分割，bwlabel用于连通组件标记，imfill可以填充孔洞。 4. 边缘检测 07章节可能会讨论Canny、Sobel、Prewitt等边缘检测算法。在Matlab中，edge函数可以实现这些算法，通过设置不同的参数，提取图像的边缘。 5. 彩色图像处理 08章节可能涉及到彩色图像处理，如RGB到其他颜色空间的转换，例如从RGB转为灰度图像（rgb2gray），或者从RGB转到HSV空间（rgb2hsv）。 6. 图像几何变换 10章节可能涵盖图像的几何变换，如仿射变换、透视变换等。Matlab的imtransform函数可以实现这些变换，需要提供相应的变换矩阵。 7. 图像金字塔 03章节可能介绍图像金字塔的概念，包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。在Matlab中，可以使用pyramid_up和pyramid_down函数构建图像金字塔。 8. 图像特征提取 11章节可能涉及到SIFT、SURF等特征提取算法，这些在机器学习和计算机视觉领域有广泛应用。 9. 图像编码与压缩 09章节可能讨论图像的编码方法，如JPEG、JPEG2000等，以及图像压缩的基本原理。 通过这些源代码，读者可以学习到如何在Matlab中实现这些图像处理技术，同时也可以根据自己的需求修改和扩展代码，加深对数字图像处理的理解和应用能力。这些实例代码是理论知识与实践操作相结合的重要桥梁，对于学习者来说极具价值。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144276115 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1005 标注数量(xml文件个数)：1005 标注数量(txt文件个数)：1005 标注类别数：4 标注类别名称:["blossom","green","ripe","young"] 每个类别标注的框数： blossom 框数 = 539 green 框数 = 4045 ripe 框数 = 7701 young 框数 = 4581 总框数：16866 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注