基于3D-DCT变化的图像压缩解压缩算法,分别处理单个图片和视频图像序列。使用matlab2021a或者以上版本测试
2022-05-04 19:10:08
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本练习合成元音，其音调频率从用户指定的初始音调频率到用户指定的最终音调频率线性变化。 10 个元音中每一个的共振峰带宽和中心频率都在数据文件 vueels_fmts_bw.mat 中指定，以及一组两个字符的 ARPABet 元音名称。 每个元音只指定了三个共振峰频率； 假设每个元音的第四共振频率固定在 4000Hz。 前四个共振峰的共振峰带宽对于十个元音中的每一个都相同，并且四个带宽的值设置为 50、80、100、150 Hz。 合成的元音被播放出来以验证代码的正确操作。 文件“5.11 元音合成.pdf”提供了本练习的用户指南。
2022-05-04 01:58:16
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STANet用于遥感图像变化检测
它是本文的实现：一种基于时空注意力的方法和一种用于遥感影像变化检测的新数据集。
在这里，我们提供了时空注意力神经网络（STANet）的pytorch实现，用于遥感图像变化检测。
变更记录
20210112：
添加PAM的预训练权重。 ，代码：2rja
20201105：
添加演示以快速入门。
添加更多的数据集加载器模式。
增强图像增强模块（裁剪和旋转）。
20200601：
第一次提交
先决条件
Windows或Linux
Python 3.6+
CPU或NVIDIA GPU
CUDA 9.0+
PyTorch> 1.0
视觉
安装
克隆此仓库：
git clone https://github.com/justchenhao/STANet
cd STANet
安装 1.0+和其他依赖项（例如，torchvision， 和 ）
2022-05-03 19:42:27
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提出一种新的点云特征检测算子——直线截距比特征检测算子。根据相邻点之间的几何关系提出直线截距比，构建了特征筛选条件函数，利用关于点距的高斯函数对特征筛选条件函数进行修正。实验结果表明，随着模型中噪声强度的增加，所提算法的特征误识别率更低。所提算法能快速、准确地筛选出特征点，且具有良好的抗噪能力和更强的特征识别能力。
2022-05-03 16:53:02
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