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%% 计划 2 下的任务： % 仅在程序 1 完成后继续程序 2 % (2-a) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% 顶部（蓝色）和底部是陷波实现后的过滤信号（红色）。 % (2-b) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% left(蓝色)和right是陷波实现后的过滤信号(红色)。 % (2-c) 用红色和原始信号绘制两个信号。 % 过滤输出为绿色，仅显示 0 到 201 个样本或时间范围0 到 0.804 的百分比% (2/1) 了解帮助部分中所有命令的作用并添加为％ 评论。 % (2/2) 以 5 为间隔从 1 到 35 改变 Q 因子并检查是否有观察到的变化百分比。

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PDF顽固水印去除(Foxit PDF Editor)-附件资源

matlab集成c代码 数字图象处理期末PJ：阴影去除 Final Project For Digital Image Processing：shadow removal 具体的代码和说明见报告 C++代码是对[7]论文里贝叶斯方法的实现。论文里本来的效果就比较感人，效果比较一般。 运行环境 matlab部分的代码请自己下载。 C++代码是在CLion下开发的。入口main.cpp。需要实现安装opencv库，并且配好CMakeLists.txt 文件说明 report文件夹 报告和小论文。 src文件夹 BayesianRefine.cpp 和BayesianRefine.h 是 贝叶斯方法的实现，虽然代码可以跑可以用，但是实际效果并不好。 HarmonizationRefine.cpp和HarmonizationRefine.h 是对论文[]里方法的尝试，但是没有成功写出来，论文里看起来效果很好，可以考虑尝试用来refine。 IntensityDetector.cpp 和 IntensityDetector.h是SSIP2011(见reference文件夹里的论文)阴影检测。可以

文本预处理介绍 文本预处理一般是指将原始数据通过数据转换,缺失处理等手段转化为符合要求的“新”数据集的过程。预处理本身是一件极其耗费时间的事情，繁琐且涉及细节很多。预处理做的不好，对后面的建模分析等等都会有很大的影响。 对于自然语言的文本数据,处理过程一般包括文本清洗、分词等，其中每个步骤在中英文处理时都有些不同,如中文分词的难度远大于英文,而英文需要转换大小写、词形还原等步骤。 接下来将会分别介绍中英文预处理中的重点环节，结合实际介绍和使用包括jeba,NLTK 等工具包,实现分词和词干提取等步骤,最后展示完成一个（词频统计）实际任务。 一般来说,文本数据预处理的第一步是文本清洗，这个环节非

本文实例讲述了Python文件去除注释的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： #!/usr/bin/python # -*- coding: GBK -*- #writer:xmnathan #py文件去注释 import re import os import ConfigParser\nPython='CleanNote' def ReadIni(path,section,option):#文件路径，章节，关键词 #读取ini cf=ConfigParser.ConfigParser() cf.read(path) value=cf.get(section,opt

出版日期和地址； U. Erkan, L. Gokrem, 基于像素密度的椒盐噪声去除新方法, Turk J Elec Eng & Comp Sci, 26, (2018), 162-171, doi:10.3906/elk-1705-256 摘要：在本文中，我们提供了一种去除椒盐噪声的新方法，我们将其称为基于像素密度滤波器 (BPDF)。 该方法的第一步是确定一个像素是否有噪声，然后我们决定接受噪声像素作为中心的自适应窗口大小。 窗口内重复次数最多的无噪声像素值被设置为新的像素值。 通过使用18张测试图像，我们给出了峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、图像增强因子（IEF）、标准中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、自适应模糊滤波器 (AFM)、渐进式切换中值滤波器 (PSMF)、基于决策的算法 (DBA)、改进的基于决策的非对称修整中值滤波器 (MDBUTMF)

出版日期和地址； Erkan U.、Gökrem L.、Enginoğlu S.，计算机与电气工程，2018 年，卷：70 页：789-798，doi：10.1016/j.compeleceng.2018.01.019 摘要：在本文中，我们提出了一种新方法，即不同应用中值滤波器 (DAMF)，以去除所有密度下的椒盐 (SAP) 噪声。 然后，我们解释了它的一些基本概念。 之后，我们通过使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）对一些图像（如Cameraman和Lena）使用DAMF方法和其他一些方法的结果进行了比较。 例如，对于 SAP 噪声比为 30% 的 Cameraman 图像，PSMF、DBA、MDBUTMF 和 NAFSM 方法的 PSNR 和 SSIM 结果分别为 28.27/29.28/29.44/32.09 和 0.9044/0.9324/0.7749/0.77

(冈萨雷斯)数字图像处理第五章（第三版）部分内容、图像复原、滤波器噪声去除，PPT说明（自己学校上图像处理课老师给的课件，用于自己上台内容的讲解，包括注解，翻译等）