提出了通过改进型中值滤波去除噪声,使用QR码符号特性定位并对倾斜图像进行旋转等,用于提高条码的正确识别率.

波形匹配中互相关的一种新的快速算法，林檩，，基于归一化互相关系数的算法在波形匹配中运用十分广泛，但其缺点是计算量大。为此本文提出了一种利用基于滑动窗口的快速傅立叶变

目录： 一、介绍 二、最值归一化 1.计算公式 2.Python实战 三、均值方差归一化 1.计算公式 2.Python实战 四、归一化要点 五、使用scikit-learn进行数据归一化 一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子，样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候，由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时，如果将天数转换为占比1年的比例，200/365=0.5479, 100/365=0.2740。但也导致样本间的距离又被肿瘤大小所主导。因此有必要进行数据归一化处理。不然直接计算样本间的距离是有一定偏差的。 解决方案： 将所有的数据映

在此代码中，提供了 14 种方法来规范化数据。 将未归一化（或原始）的数据输入到特定的方法中，得到相应的归一化数据。

内容概要：文中对信号、白噪声的增益分别进行了推导。结合Matlab仿真进行了验证。 适合人群：对雷达信号处理感兴趣的人员 能学到什么：1）增益计算公式；3）算法的Matlab实现。 阅读建议：学习过程要结合仿真程序与文档。

2、零中心归一化瞬时幅度的紧致性--四阶矩 该参数主要用来区分AM信号和ASK信号。AM 具有较高的紧致性，而ASK紧致性较小。 3、零中心归一化瞬时频率的紧致性 该参数主要用来区分FM信号和FSK信号。FM具有较高的紧致性，而FSK紧致性较小。

使用python，将txt文件反归一化，并输出为excel数据表

归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015 年）、Layer Normalization （2016 年）、Instance Normalization（2017 年）、Group Normalization（2018 年）、Switc hable Normalization（2018 年）

提取信号七个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，一个信号段的归一化瞬时频率功率谱密度的最大值，根据信号 QPSK 和16QAM在 XI 轴投影的不同表现，提出特征参数。

#Sintax print ( zscore ( data )) ＃输入 [[2104. 3.] [1600. 3.] [2400. 3.] [1416. 2.] [3000. 4.] [1985. 4.] [1534. 3.] [1427. 3.] [1380. 3.] [1494. 3.]] ＃输出 [[ 0.5313 -0.1857] [-0.4605 -0.1857] [ 1.1138 -0.1857] [-0.8225 -2.0426] [ 2.2945 1.6713] [ 0.2971 1.6713] [-0.5903 -0.1857] [-0.8009 -0.1857] [-0.8934 -0.1857] [-0.6691 -0.1857]]