基于一阶局部多项式分析的自适应相位去噪

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。

%自适应中值滤波-Chan R H, Ho C W, Nikolova M. Salt-and-pepper noise removal by %median-type noise detectors and detail-preserving regularization[J]. %IEEE Trans. Image Process, 2005, 14(10): 1479～1485.

WxAutoImage 来源 微信小程序开发论坛 垂直微信小程序开发交流论坛 有话说 如果你已经看过一段时间的微信小程序后，你会发现，小程序中的图片虽然给了很多种mode，但是在你使用过程中，会出现很尴尬的问题。 比如： 图片很高，但是在显示的时候，只能看到小的缩略图，且如不指定宽高，则在默认渲染中，则宽高都为320，240. 在视觉设计上会有一定的麻烦。 在实际开发中，也有很多人问过我这个问题，今天说一下单图片的适配，多图片我目前还没有找到合适的处理方案，等有了再说。 通过image的bindload来计算自适应宽高 > 微信小程序中image暴漏的函数比较少，但是bindload十分有用。 官方说明： 当图片载入完毕时，发布到 AppService 的事件名，事件对象event.detail = {height:'图片高度px', width:'图片宽度px'} ⚠️： 这里的height:'图片高度px', width:'图片宽度px'都是原始宽高，这就给了我们可以计算的余地 思路 获取图片原始宽高 获取系统屏宽 以原始宽与系统屏宽对比大小，以大者为基准缩放 实现函数

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法―――LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大孝不同内容的图像能够自适

基于FPGA的自适应滤波器去除检测信号中50Hz工频干扰.pdf

源码介绍： 1、HTML是目前在用户体验、界面舒适度最先进的语言 2、HTML所有标签都是容器，CSS调试效果方便 3、最重要的一点，让做界面的去界面，写程序的去写程序吧，界面与程序分享得更彻底 4、支持js、jq和易语言交互！ 例子中，做了简单的交互示例。 (调用了wke模块，该模块已开源) 什么是wke？ WebKit 是一个开源的浏览器引擎，同时WebKit 也是苹果Mac OS X系统引擎框架版本的名称，主要用于Safari，Dashboard，Mail 和其他一些Mac OS X 程序。WebKit 前身是 KDE 小组的KHTML，WebKit 所包含的 WebCore 排版引擎和 JSCore 引擎来自于 KDE 的 KHTML 和 KJS，当年苹果比较了 Gecko 和KHTML 后，仍然选择了后者，就因为它拥有清晰的源码结构、极快的渲染速度。apple将 KHTML 发扬光大，推出了装备 KHTML 改进型WebKit 引擎的浏览器 Safari。Safari, Google Chrome,傲游3,猎豹浏览器,百度浏览器opera浏览器 等都是基于 Webkit开发。,Webkit作为一款优秀的浏览器内核，它众多优秀的特性引起业内的的广泛关注。尤其是近来，google的加入更是让Webkit有所升温，从 GooleChrome浏览器, Goole Anroid手机操作系统内置浏览器均采用Webkit作为内核。

Paulo S.R. Diniz 著的第三版 自适应滤波算法与实现 英文版

数字信号处理的一些经典算法，内有标准C代码，有使用方法和结果验证，可用于数字信号处理程序，是初学者的福音。

适应度与适应度函数 　　遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的适应程度, 而对所求解问题中的对象设计的一种表征优劣的测度。适应度函数(fitness function)就是问题中的全体对象与其适应度之间的一个对应关系, 即对象集合到适应度集合的一个映射。 它一般是定义在论域空间上的一个实数值函数。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。 说明：“论域”是数理逻辑中的概念。“在一个逻辑系统中，所有的个体组成的集合，称为个体域，亦称论域。”