针对数字全息再现像质量差的问题，对数字全息再现光强度进行了分析，介绍了光强相减法和中值滤波方法的原理，提出了用中值滤波和光强相减法改善数字全息再现像质量的设想。光强相减法就是对全息图用HRON相减处理消除零级像和背景光。中值滤波处理能有效地减少背景噪声光。实验对比全息图的直接再现像、HRO相减处理后的再现像、光强相减法处理后的再现像和中值滤波与光强相减法共同处理后的再现像，表明本方法有效地提高了再现像质量。

笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt，共3讲。分别是： 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结，来源均来自互联网（如有侵权请评论告知，谢谢）。

电子测量技术，Q值的测量，课程讲解，可以帮助大家了解Q值测量的相关知识

离群检测在许多应用领域中显示出越来越高的实用价值，例如入侵检测，欺诈检测，电子商务中犯罪活动的发现等。 已经开发出许多用于离群值检测的技术，包括基于分布的离群值检测算法，基于深度的离群值检测算法，基于距离的离群值检测算法，基于密度的离群值检测算法和基于聚类的离群值检测。 频谱聚类作为近年来出现的竞争性聚类算法备受关注。 但是，它不能很好地扩展到现代大型数据集。 为了部分规避此缺点，在本文中，我们提出了一种受谱聚类启发的新的异常值检测方法。 我们的算法结合了kNN的概念和频谱聚类技术，通过在特征空间中统计地使用特征值和特征向量的信息，获得异常数据作为离群值。 我们将我们的方法与基于距离的离群值检测方法和基于密度的离群值检测方法的性能进行比较。 实验结果表明，我们的算法可以有效地识别异常值。

C# 通过Graphics对象绘制，通过这个对象中FillRectangle(),DrawLine等方法绘制线段，记录坐标轴的位置，显示该图标中对应的信息等

可化为线性拟合的非线性拟合 有些非线性拟合曲线可以通过适当的变量替换转化为线性曲线，从而用线性拟合进行处理，对于一个实际的曲线拟合问题，一般先按观测值在直角坐标平面上描出散点图，看一看散点的分布同哪类曲线图形接近，然后选用相接近的曲线拟合方程。再通过适当的变量替换转化为线性拟合问题，按线性拟合解出后再还原为原变量所表示的曲线拟合方程。 下表列举了几类经适当变换后化为线性拟合求解的曲线拟合方程及变换关系

C#将图片2值化示例代码，原图及二值化后的图片如下： 原图： 二值化后的图像： 实现代码： using System; using System.Drawing; namespace BMP2Grey { class Program { static void ToGrey(Bitmap img1) { for (int i = 0; i < img1.Width; i++) { for (int j = 0; j < img1.Height; j++) { Color pixelColo

本篇文章是对c#图像灰度化、灰度反转、二值化的实现方法进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下

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