联想电脑电池充电阈值设置方式

通过matlab软件，实现基于四元数插值算法的彩色图像滤波

JC模型本征态和本征值求解

一维环上量子随机行走演化算符的本征值和本征态，李应天，徐新平，研究了一维环上离散时间量子随机行走演化算符的本征值和本征态。利用切比雪夫多项式(Chebyshev Polynomial)方法，首次推导了一维环上离�

已知现有图像尺寸128*128，及范围在1.1-1.9之间的9个不同拉伸系数，在对现有的图像进行不同拉伸后，测试将图像转到频域对拉伸变换后的图像进行重采样因子(拉伸系数)估计，算法通过将对图像的每一行进行二阶差分信号的方差估计，然后对其进行傅里叶变换映射到频域，针对DFT信号中尖峰的位置估计重采样因子。 通过频率估计拉伸字数，并求取估计误差，记录估计正确数量 适合研究插值算法、FFT算法应用的新手小白

实验1 图像插值，图像几何变换：图像旋转、缩放 实验2 离散傅里叶变换和离散余弦变换 实验3 图像增强：局部对比度增强、USM滤镜功能实现、直方图均衡 实验4 图像复原 实验5 JPEG编解码方法设计与实现

今天给大家分享小编遇到的一个坑有关python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None问题。 问题: 前几天写一个小面试题, 忽然有个惊悚的发现, 如下: s1 = 'abcdefg' def right_shift(s, n): """ 把传入的字符串,前n个字符移动到最后面 """ if n < 1: print(s) # 此步输出结果为 "efgabcd" return s s = s[1:] + s[0] n -= 1 right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s)# 此步输出结果为 None 输出结果让我百

摘要：在实际指纹库中，通过统计表明无法得到理想的双峰阈值，指纹的直方图普遍具有单峰的特点，并且阈值的变化会直接影响到指纹特征数量的保持度。即使在二值化前进行预处理时选择了较好的阈值，通过比较也可以看出图像增强中出现的新特征点，特别是错误的特征点仍然会影响到指纹识别。因此二值化方法对指纹特征是有影响的，且影响的程度是依据评定的方法而有所不同的。

labview计算输入控件与当前时间的差值，并以HH:MM:SS形式的字符串显示

VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序，以VMD的K=5分解后的数据为例，绘制出分解后的信号的三维图，之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征，若相关系数大于阈值则判断为有效信号，否则为噪声信号。 相关系数介绍 相关系数是变量间相关程度的度量，取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关，即变量变化方向是一致的，比如Y随着X的变大而变大；负值表示负相关，变量的变化方向相反，比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系越密切；越接近0，表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下： 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 相关系数也称为线性相关系数，这是因为，相关系数并不是刻画了X，Y之间一般关系的程度，而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时，两者有严格的线性关系；当相关系数为0时，则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系，但X与Y之间可能有其他的函数关系，比如平方关系，对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)