在线交易中的欺诈检测：使用欺诈检测比率小于0.00005的Anamoly检测技术（例如过采样和欠采样）来检测在线交易中的欺诈，因此，仅应用分类算法可能会导致过度拟合

28335 电机控制QEP电路采样

现有的自适应多尺度分块压缩感知算法忽略了高频信息在重建中的作用, 导致图像的边缘轮廓得不到充分重建; 并且在压缩分块过程中采用固定分块大小, 没有充分利用图像自身的稀疏性。针对上述不足, 提出一种多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法。该算法充分利用小波变换后的高频信号和低频信号, 同时针对图像的固定尺寸分块进行改进。首先, 对低频部分利用自适应邻域特征的空域滤波算法消除块效应; 其次, 对高频部分依据纹理特征自适应选取图像块的大小, 实现样本块尺寸的自动划分和采样率的自适应; 最后, 分别对纹理信息各异的图像进行压缩重建仿真。结果表明, 本方法重建效果明显优于已有的自适应采样率算法。

吉布斯采样matlab代码MCMC代码文件 该存储库提供课程“AusgewählteKapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS 2018”的代码文件。 该课程概述了贝叶斯计量经济学和马尔可夫链蒙特卡洛方法。 我们从头开始介绍贝叶斯统计数据，抽样方案，马尔可夫链，Metropolis-Hastings算法，吉布斯抽样，状态空间模型的贝叶斯计量经济学以及线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。 讲座和练习将交织在一起，我们非常依赖R和/或MATLAB。 因此，建议使用这两种编程语言的经验，并建议初学者参加3月（19.03。-04.04，CAWM1）举办的“ R入门”基础课程。 请带上正在运行（！）版本的R或MATLAB的笔记本电脑。 整个学期中，该考试包含三项不同的作业，每项作业的时限为一周。 有关更多信息，请访问。

逆变换样本v1.1 逆变换样本是一项技术的简单Python实现，该技术允许从任意概率密度函数中进行抽样。 安装 要安装，请执行 git clone https://www.github.com/peterewills/itsample /path/to/itsample 用法 要使用该软件包，您必须将其位置添加到Python路径中。 可以在解释器中完成以下操作 >> import sys >> sys.path.append('/path/to/itsample') 采样器可以按以下方式使用： >> import numpy as np >> pdf = lambda x: np.exp(-x**2/2) # unit Gaussian, not normalized >> from itsample import sample >> samples = sample(pdf,100

视频图matlab代码动态3D手势识别 使用多级时间采样，加权深度运动图和VLAD编码的手势识别系统 运行代码 将vlfeat-0.9.20.zip文件解压缩到vl_feat目录。 在matlab上运行“ Main_MSRAction3D.m”文件。 “ Main_MSRAction3D.m”具有三个标志：0仅用于特征提取，1仅用于分类，2用于特征提取和分类。 运行Step1_Extract_Features以提取火车和测试视频中的特征，它将提取的特征保存在mat文件中。 运行Step2_Description and Classification将加载在Step1中生成的Mat文件，以进行Vlad描述和分类。 @ 参考 （VL专长库）： （MSR动作3D数据集）：

电池_电池电量_电压电量显示_电池电量监测_电量检测 使用递归方式计算多次采样的ADC的平均值 adc检测电池电压做电量灯显示的跳动问题如何解决 区间法、回差控制（类似滞回比较器）的方法改善电池电量来回跳动问题

为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉斯能量和(SML)激励的PCNN方法;最终从定性和定量两个方面进行评价,并将所提算法与多种融合方法作比较。结果表明:基于区域性IHS_NSST的融合方法在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势;采用该方法大大提升了融合性能,有效减小了光谱失真,较好地保持空间特征信息,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度。

针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究，提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器，AdaBoost算法进行迭代，对每次错分的样本点根据其空间近邻关系，采取一种改进的混合采样策略：对噪声样本直接删除；对危险样本约除其近邻中的正类样本；对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验，并与SMOTE-SVM和AdaBoost-SVM-OBMS算法进行比较，实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。

基于Proteus软件仿真，实现51单片机对模拟信号采集，并实时显示到屏幕1602上。此次仿真主要利用adc832将模拟信号转为数字信号，并将数据上传至51单片机；控制器检测到信号后，周期性进行解算并显示到LCD1602屏幕上；本仿真还提供了串口接口/LED灯控制等等，适合初学者使用。