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63003-深度学习与图像识别：原理与实践_代码

于 2020-03-01 发布

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代码说明：

说明：这是书籍《深度学习与图像处理》源代码，有一定参考价值。(This is the source code of the book "Deep Learning and Image Processing", which has certain reference value.)

文件列表：

《深度学习与图像识别：原理与实践》代码, 0 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第10章.txt, 20634 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第11章.txt, 13886 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第12章.txt, 8715 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第3章.txt, 11245 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第4章.txt, 5758 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第5章.txt, 5684 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第6章.txt, 6171 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第7章.txt, 6289 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第8章.txt, 9679 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第9章.txt, 30970 , 2019-08-13

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说明：传统经验模态分解基于信号的极值点，例如δ(t) 函数就不能用 EMD 来处理，为抑制这一影响，Huang 于 2005 年提出了一种加噪的经验模态分解方法，即集总经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition，EEMD）。其基本原理是在原始信号上加上幅值很小的白噪声，然后做EMD分解，使不同尺度的信号成分映射到相应阶数的IMF 上。(Traditional empirical mode decomposition (EMD) is based on the extremum of signal)

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