SFF 是一种用于评估彩色图像感知质量的新算法。
对于质量评估，您可以按如下方式运行“SFF”：
负载（'W.mat'）; % 加载特征检测器分数 = SFF(refImg, disImg, W); % refImg 和 disImg 分别表示参考图像和失真图像
质量分数介于 0 和 1 之间，其中 1 表示与参考图像的质量相同。
特征检测器 W 是一个大小为 8*192 的矩阵，通过在 data1 上运行 TrainW(18000,8,8) 生成。 W 可用于从图像块中提取特征。 培训代码位于文件夹“\Training”中。 您可以运行“TrainW”来获取特征检测器。 例如：
W =火车W（18000,8,8）;
在我们的论文中，我们使用了 18000 个大小为 8*8 的样本块，并且只保留了 8 个分量。 为训练阶段提供了两组图像，即 data1 和 data2，这在我们
2022-01-06 20:48:53
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适用于QSFP封装光模块，定义了硬件管脚，低速信号的功能，I2C时序等，做光模块开发、测试、认证必备资料。
2021-12-29 17:25:15
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SNIA官方规范，用于标注各种规格接口pinout，以及高速cable互联信号定义。
SFF-9402_R1.1.pdf
2021-12-01 18:14:03
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OCP3.0原理框图，设计OCP3.0网卡等设备必备，很详细的原理设计框图，有需要的同学下载学习，服务器设计必备。
2021-09-17 09:57:43
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