为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。

好用的去噪声代码matlab HOVM 用于图像处理的高阶变分模型（HOVM） 什么是HOVM HOVM包括多达8个（+1个一阶总变异模型）高阶变分模型，用于图像去噪。 此外，它还包括边缘加权的二阶Vese-Osher图像分解模型（如SOVO中一样）。 它是用matlab编写的，而且超级易于运行（下载脚本并直接在matlab中达到最低要求）。 所有相关的变分模型都是通过具有有限差分离散的乘数（即分裂Bregman）的快速交替方向方法实现的。 它避免了直接处理由此产生的高阶偏微分方程，这可能很难离散化求解。 分裂Bregman的主要思想是将原始问题分解为几个子问题，每个子问题都可以通过使用快速傅里叶变换（FFT），软阈值方程式等进行解析解决。因此，总体计算成本较低，并且收敛速度快。 该代码已尽可能直接地编写，因此通过参考以下相应的文献将易于理解它们。 系统要求 该代码仅使用基本的matlab内置函数，该函数应可跨多个版本的matlab（2013、2015、2017等）使用。 如何引用 如果您认为该代码或其一部分有用，请考虑引用以下相关文章，以对这些代码给予应有的重视。 通过参考[1]和[

MATLAB实战应用案例：薛定谔方程的建立及线性变分法求数值解（含代码）.zip

根据泛函达到极值的必要条件 则有： （1.3.7） 式（1.3.7）左边第一项相当于tf固定时的泛函的变分，按照上一节推导的结果可得 （1.3.8）

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品的缺陷和杂质。 在以下链接中，我分享了使用 CAE 检测和定位异常的代码，仅使用图像进行训练。 在此演示中，您可以学习如何将变分自动编码器 (VAE) 而非 CAE 应用于此任务。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新​​数据。 [日本人]以下链接介绍了仅使用正常图像训练 CAE 模型的代码，可以使用深度学习检测和定位与正常图像混合的异常。此演示将向您展示如何应用变分自动编码器。 VAE 使用潜在变量的概率分布和来自该分布的样本来生成新数据。 ■ 使用深度学习 (CAE) 进行异常检测和定位https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72444-anomaly-detection-and-localization-using-deep-learn

矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type

提出了一种基于组合广义形态滤波器（CGMF）的自适应多尺度方法，用于对来自MEMS陀螺仪的输出信号进行去噪。 采用变分模式分解将原始信号分解为多尺度模式。 在选择了结构元素（SE）的长度选择之后，自适应多尺度CGMF方法降低了与不同模式相对应的噪声，此后获得了去噪信号的重建。 通过对降噪效果的分析，本方法的主要优点是：（i）与常规形态滤波器（MF）相比，有效地克服了由数据偏差引起的缺陷； （ii）有效地针对噪声的不同成分，并提供降噪功效，不仅主要消除噪声，而且使波形平滑； （iii）解决了MF的SE长度选择问题，并产生了可行的指标公式，例如功率谱熵和均方根误差，用于模式评估。 与现有的其他信号处理方法相比，该方法结构简单，合理，具有较好的噪声抑制效果。 实验证明了该去噪算法的适用性和可行性。

随机微分方程的黑盒变分推断 Lotka-Volterra示例的Tensorflow实现在 ， ， 和 （ICML，2018）中进行了。 示例：Lotka-volterra 在这里，我们在本文的第5.1节中演示示例“具有未知参数的多个观察时间”的实现。 也就是说，在已知测量误差方差的情况下，二维Lotka-Volterra SDE的全参数推断观察到的离散时间步长为10。 系统要求 以下示例已使用tensorflow 1.5，numpy 1.14和python 3进行了测试。尚未在任何依赖项的更新和/或更高版本上进行严格测试。 如有任何相关问题，请参阅联系部分。 此示例还使用张量板（1.5）可视化训练。 这样，您应该在lotka_volterra_data.py中为张量板输出指定路径。 例如： PATH_TO_TENSORBOARD_OUTPUT = "~/Documents/my_

变分模式分解（VMD）是最近引入的自适应数据分析方法，在各个领域引起了广泛关注。 然而，VMD 是基于信号模型的窄带特性的假设制定的。 为了分析宽带非线性线性调频信号 (NCS)，我们提出了一种称为变分非线性线性调频模式分解 (VNCMD) 的替代方法。 VNCMD 是从宽带 NCS 可以通过使用解调技术转换为窄带信号这一事实发展而来的。 因此，我们的分解问题被表述为一个最优解调问题，它可以通过乘法器的交替方向方法（ADMM）有效地解决。 我们的方法可以看作是同时提取所有信号模式的时频 (TF) 滤波器组。 提供了一些模拟和真实数据示例，显示了 VNCMD 在分析包含接近或什至交叉模式的 NCS 方面的有效性。 matlab 代码允许重现论文中的一些结果：Chen S, Dong X, Peng Z, et al, Nonlinear Chirp Mode Decomposition: A

量子自动编码器：经典量子（变分）自动编码器的实现