Image denoising using scale mixtures of Gaussians in the wavelet domain

细节增强的matlab代码多尺度曝光融合 2017年细节增强型多尺度曝光融合的matlab代码本文分为A和B部分。 零件代码：主要用于融合不同的曝光图像，此处的代码基于参考文献[12]和[13]进行了一些修改。 B部分的代码：主要是为了增强融合图像的细节，而优化部分的代码则基于参考文献[31]。

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and

(3) 人体或车身振动的总的加速度均方根评价 方法; (4)车身振动 (或座椅)的最大垂直加速度评价 方法。 本文采用 1ö3 倍频带分别评价方法 ( ISO 2631) 方法作为平顺性评价指标, 各 1ö3 倍频带加速度均 方根分量, 可用下式计算 ΡZβi = [∫ 2Πf ui 2Πf li G Zβs (Ξ) dΞ] 1ö2 (13) 式中: 座椅处的加速度功率谱 G Zβs (Ξ) 前文已经求 得; f ui, f li为各个 1ö3 倍频带的上、下限频率, i= 1, 2, ⋯. 但是上述方法求得的均方根值还没有考虑人 体对不同频率振动的敏感程度, 人体对垂直振动 4 ～ 8 H z, 水平振动 1～ 2 H z 最为敏感, 而其他频率范 围内的加速度均方根值可以通过加权折算到最敏感 频率范围内, 其垂直方向的加权因子为 W N (f ci) = 0. 5 f ci　　 (1 < f ci ≤ 4) 1　　 (4 < f ci ≤ 8 8öf ci　　 (f ci > 8) (14) 将W N (f ci)转换成W N (Ξci) , 加权加速度均方根值分 量 Ρzβw i= W N (Ξci) Ρzβi, 再将 Ρzβw i中的最大值与 ISO 2631 人体对振动反应的“疲劳工效降低界限”的振动允许 值进行对比, 就可以看出该车的平顺性性能。将上述 方法用M A TLAB 编制成程序, 就可以直接得到加 权加速度均方根值分量的最大值, 从而实现对汽车 平顺性的评价。 5　实例应用 表 1 给出了TJ 6341 五自由度车辆模型参数, 将 模型参数输入所编制的仿真程序, 得到车辆在车速 为 50 km öh 时的随机响应, 如图 2 所示。图 2 中的座 椅加速度图的图形走势与图 3 中该车的座椅加速度 实验曲线基本吻合, 从而证明该仿真结果是正确的。 同时, 可以从程序的运行结果获得各中心频率加速 度均方根值, 如表 2 所示。 表 1　TJ6341 五自由度车辆模型参数 参数 名称 M s (kg) M b (kg) M p (kg. m 2) M f (kg) M r (kg) K s (N öm ) K f (N öm ) K r (N öm ) K tf (N öm ) K tr (N öm ) C s (N söm ) C f (N söm ) C r (N söm ) 数值 65 708 1 060 80 72 23 071 20 292 19 326 128 760 128 760 1 500 2 000 1 000 93第 2 期 邹晓华等: 车辆悬架系统振动仿真

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Large Scale Facial Model (LSFM) This repository contains the code used to produce the Large Scale Facial Model (LSFM) Large scale 3D Morphable Models ## Installing and using the LSFM 3D Morphable Model construction pipeline The code used to produce the LSFM models is **contained within this repository** The **LSFM models** were produced by using this software pipeline on the (proprietary) MeIn3D dataset.

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