针对私人微博内容进行聚类研究，结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容，降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响；通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算，找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点，解决了K-means算法中聚类数目K需人工指定和初始中心点选取随机性的问题。实验结果表明，改进后的算法不仅可以自适应地得到K值，较普通的K-means算法在聚类的准确率上有所提高。

针对传统的阈值函数在图像去噪中存在硬阈值函数不连续、软阈值函数会产生恒定误差的不足,在多层小波变换的基础上,对阈值选取方法进行了改进,并改变了传统软阈值函数。实验结果表明,该方法无论在视觉效果还是在信噪比定量指标上均优于传统硬阈值法和软阈值法。

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概述 著名的Olav Kallhovd CG量表的新发展。 在此发行版中，我合并了： 来自Olav的原始项目在这里： ： 来自AlainDésandré的叉子在这里： : 斯蒂芬·甘普（Stephan Gamp）的叉子在这里： ： 当然，我并没有做任何更改，因为原来的程序的主要部分是规模管理，所以保留了它，因为它可以很好地工作并提供非常准确的结果。 我从Vedat Ozan Oner（ ）包含了一个非常有效的键值捕获新库。 此版本的新功能 对于比例尺部分： 设计了一个单独的盒子，其中放置了键盘和OLED显示屏。 主机架已经过优化，可以正确容纳9v电池。 添加了线夹系统，以使用外部控制盒保存线 设计了一种特殊的PCB，以减小电子组件的尺寸，并减少秤中的电线数量 新的设计可以改变称重传感器（只需要拆开旧的并焊接新的传感器即可。） 对于软件部分： 已为初始配置添加了交互式

CMMI 四级文档，PMP文档， 项目管理的模块； 共计30个文件，很好的！

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为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。

与传统逆变器相比，文章提出的改进型Z源逆变器不仅可以减小电容和电感，同时电容的电压应力得到有效降低。文中首先对其电路工作原理进行分析，得到各参数的设计方法，再由计算及仿真，推算出开关管上的电流应力确实有效降低，并在Simulink中验证了该改进型Z源设计的合理性。

基于原创博客：[学习分享]滑模控制、终端滑模控制、非奇异快速，趋近律、饱和函数、Matlab仿真、干扰、非线性控制[半天入门]

LDP 算法是将与Kirsch 算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子，这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息，从而降低识别率。针对于此，本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP 的基础上，去掉邻域灰度值为负值的因子，对中心灰度值进行重新编码，由于该编码值是将与Kirsch 算子运算后的正值值作为图像边缘输出，使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息，从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP 算法用在YALE，ORL，JAFFE 等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明，该方法识别性能较LDP算法，LDN 算法以及ELDP 算法