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DSP原理及其C编程开发技术.pdf 电子书

在特征波长选取方面有一些创新，可以作为参考。在特征波长选取方面有一些创新，可以作为参考。（基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测特征波长选择方法研究古文君1 ，田有文 1* ，张芳1 ，赖兴涛 1 ，何宽1 ，姚萍1 ，刘博林 2）586-482016620010~15mm0.8~2.3g。fone3:(InSpector V10E, Spectral InFinland)1392pix×1040pixCCDL CCD2(IGV-B141OM, IMPERX Incorporated, USA), 150W1. CCD Camera; 2.Spectrometer; 3.Shot; 4. Light source; 5. Samples(3900 Illuminatior, Illumination Tech6.Translationplatform7.Lightsourcecontroller;8.computernologies inc.,USA)、(IRCP0076-19. Translation platform controllerCOM,)、(120cm×50cmx(DELL VoStro 5560D-1528Figure 1 Schematic diagram of hyperspectral imagingcmsystem400~1000nm,4722.8nmRRGY-4(10mm)(DBR45(successive projections algorithm, SPA(stepwise multiple linear regression, SMLR)(SPA)(SMLR)SPASPASMLRSPA-SPA、SMLR_SMLR、SPA- SMLRSMLR-SPA21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct5871.6BP(error back propagation)BP17(correlation coeffiient of calibration, Re)(root mean square error of calibration set, RMSEC)correlation coeffiient of pre-diction, Rp)(root mean square error of prediction set, RMSEP)ENVI 4.8(Research System Inc, ), MATLAB 2014a(The Math Works Inc)、TheUnscrambler9.7、 Excel2010(Ⅵ icrosoftdgle banddWcvef.BP models for soluble solidsThe selected characteristic wavelengthCurve of relative reflectanceExtract the region of interescontent and firmness prediction2figure 2 Flow chart of data processing280mm,68ms,28mm·s-。99%202.2600nm600nm2b2c)21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct5884823(2f)BPSavitzky-Golasavitzky -golayTable 1 The effect of different spectra preprocessingCalibration setPredictioSpectrum typeRMSECRMSEPOriginal spcctrum0.933/0.9230.3510.4040.9200.9100.508/0.319MSCThe spectrum after MSC processing0.940/0.9450.56lO.3120.9190.9320.516/0.282SNThe spectrum after SNV processin0.93709340.60210.24309220.9010.6320.462Savitzky-golayThe spectrum after Savitzky-Golay processing 0.955/0.9550.3240.2410.951/0.9490.400/0.2782.5SPA-SPA SMLRSMLR SPA-SMLR SMLR-SPASPA-SPASPASavitzky-GolaySPATable 2 The results of multi-stage characteristic wavelength selection methodnmCharacteristie wavelength selection methodSPA-SPA452,455,470,482,490,785,893,912,921,942,950455,470,482,785,893.912SMLR-SMLR457,508,516,534,543,51,556,568,712,720.774,778508,534,543,712,720,774SPA-SMLR452,455,470,482,490,785,893,912,921,942,950452,470,482,490,893,912SMLR-SPA457,508,516,534,543,551,556,568,712,720,774,78534,7202.6Savilzky-gola(FS)392SPA-SPASMLR-SMLRSMLR-SMLRSMLR-SPABPBP0.001500021994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct589BPBPSPA-SPARp RMseP0.9520.391°Brix,RpRMSEP0.9530.234BrixTable 3 Detection results of soluble solid content and firmness of blueberry based on different multi-stagecharacteristic wavelength selection methodsCalibration setPrediction setCharacteristic selection method Wavelength numberRMSECRMSEP3929550.9550.324/0.2410.9510.9490.400/0.278SPA-SPA0.9590.9560.3180.1530.9520.9530.391/0.234SMLR-SMLR0.9560.9340.414/0.243912109020.559/0.349SPA SMLR0.828/0.8581.3670.58582208091.440/0.719SMLR- SPA20.958/0.9360.402/0.3359320.9280.435/0,4041387nm1229nm91.5%BPRRMSEP0.904215.163lBP3Rv0.84V0.94Rv0.83,SEV0.63。400-1000nmSavitzky-GolayBPSPA-SPASPA-SPA21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct59048[1 KADER F,ROVEL. B Fractionation and identification of the phenolic compounds of highbush blueberries(Vaccinium corymbosumLUJ].Food Chemistry, 1996,55(1): 35-40「J,2012,33(1):340-342,2017,38(2):301-305.[4 MENDOZA F, LU R, ARIANA D,et al. Integrated spectral and image analysis of hyperspectral scattering data for prediction ofple [ruil firmness and soluble solids conlenl[J] Poslharvesl Biology and Technology, 2011, 62(2: 149-160[5 SUN M J, ZHANG D, LIU L,et al. How to predict the sugariness and hardness of melons a near-infrared [J]. Food Chemistry,2017,218(3:413-42116 SIEDLISKA A, BARANOWSKI P, MAZUREK W, ct al. Classification models of bruise and cultivar detection on the basis of hy-perspectral imaging data[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2014, 106: 66-74[7 LIU D, SUN D W, ZENG X N, el al. Recenl aDvances in wavelength seleclion lechniques for hyperspectral image processing inthe food industry[J]. Food Bioprocess Technol, 2014, 7: 307-323[8 ZHANG C, GUO C T, LIU F,et al. Hyperspectral imaging analysis for ripeness evaluation of strawberry with support vector ma-chine[j] Journal of Food Engincering, 2016, 179: 11-18[9J,2016,47(5:634-6402009,29(:1611-1615201536(12)171-17612]J,2012,32(11:3093309[13] LI B C, HOU B L, ZHANG D W,et al. Pears characteristics (soluble solids content and firmness prediction, varieties) testingInethods based on visible-near infrared hyperspecTral imaging[J]. OpLik, 2016, 127: 2624-2630[14] FAN S X, ZHANG B H,LI J B, et al. Prediction of soluble solids content of apple using the combination of spectra and textural features of hyperspectral reflectance imaging data[J. Postharvest Biology and Technology, 2016, 121: 51-61[15 RAJKUMAR P, WANG N,EIMASRY G, et al.Studies on banana fruit quality and maturity stages using hyperspectral imaging[ JIJournal of Food Engineering 2012, 108: 194-200,2015,36(16):10172015,35(8:2297-2302[18]WANG N,2007,23(2:151-155.「192008,39(5):91-9320」201536(10:70-74.[21] WU D, SUN D WAdvanced applications of hyperspectral imaging technology for food quality and safety analysis and assess-ment a review part T[J]. Innovative Food Science and Emerging Technologies, 2013, 19(4): 1-14J2014,35(8:57-61BP,2012.124」13,44(2):142-146.25],201523(6:1530-1537M011:41-48.[27,2013,24(10:1972-19762010,30(10):2729-2733?1994-2018ChinaAcadcmicJournaleLcctronicPublishingHousc.Allrightsreservedhttp://www.cnki.nct

ROF去噪，图像处理，matlab源码包含文献

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sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。.1. 广义线性模型1.1.1. 普通最小二乘法1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度1.1.2. 岭回归1.1.2.1. 岭回归的复杂度1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证1.1.3. Lasso1.1.3.1. 设置正则化参数1.1.3.1.1. 使用交叉验证1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较1.1.4. 多任务 Lasso1.1.5. 弹性网络1.1.6. 多任务弹性网络1.1.7. 最小角回归1.1.8. LARS Lasso1.1.1.监督学习1.1.广义线性模型o1.1.1.普通最小二乘法1.1.1.1.普通最小二乘法复杂度o1.1.2.岭回归1.1.2.1.岭回归的复杂度1.1.22.设置正则化参数:广义交叉验证o 113. Lasso■1.1.3.1.设置正则化参数1.1.3.1.1.使用交叉验证■1.1.3.1.2.基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3.与SVM的正则化参数的比较o1.1.4.多任务 Lassoo1.1.5.弹性网络o1.1.6.多任务弹性网络o1.1.7.最小角回归o.8. LARS Lasso■1.1.8.1.数学表达式o1.1.9.正交匹配追踪法(OMP)o1.1.10.贝叶斯回归1.1.10.1.贝叶斯岭回归1.1.10.2.主动相关决策理论-ARD1.1.11. logistic回归o1.1.12.随机梯度下降,SGDo1.1.13. Perceptron(感知器)o1.1.14. Passive Aggressive Algorithms(被动攻击算法)o1.1.15.稳健回归( Robustness regression):处理离群点( outliers)和模型错误1.1.15.1.各种使用场景与相关概念■1.1.15.2. RANSAC:随机抽样一致性算法( RANdomSAmple Consensus1.1.15.2.1.算法细节1.1.15.3.Thel-sen预估器:广义中值估计1.1.153.1.算法理论细节1.1.154. Huber回归1.1.155.注意1.1.16.多项式回归:用基函数展开线性模型1.2.线性和二次判别分析o1.2.1.使用线性判别分析来降维o12.2.LDA和QDA分类器的数学公式o123.LDA的降维数学公式o1.2.4. Shrinkage(收缩)o12.5.预估算法1.3.内核岭回归1.4.支持向量机o1.4.1.分类■1.4.1.1.多元分类■1.4.1.2.得分和概率1.4.1.3.非均衡问题1.4.2.回归o143.密度估计,异常( novelty)检测o1.4.4.复杂度o1.4.5.使用诀窍o1.4.6.核函数1.4.6.1.自定义核14.6.1.1.使用 python函数作为内核1.4.6.1.2.使用Gram矩阵14.6.1.3.RBF内核参数o1.4.7.数学公式1.4.7.1.sVC■1.4.7.2. NuSVo1.4.7.3.sVRo14.8.实现细节1.5.随机梯度下降o1.5.1.分类o1.5.2.回归1.5.3.稀疏数据的随机悌度下降o1.5.4.复杂度o1.5.5.实用小贴士o1.5.6.数学描述■1.5.6.1.SGDo1.5.7.实现细节1.6.最近邻o1.6.1.无监督最近邻■1.6.1.1.找到最近邻1.6.1.2. KDTree和 BallTree类1.62.最近邻分类o16.3.最近邻回归o1.6.4.最近邻算法1.64.1.暴力计算■1.6.4.2.K-D树1.64.3.Ba|树■1.6.4.4.最近邻算法的选择1.6.4.5.1 eaf size的影响o165.最近质心分类1.6.5.1.最近缩小质心1.7.高斯过程o1.7.1.高斯过程回归(GPR)o1.7.2.GPR示例1.7.2.1.具有噪声级的GPR估计1.722.GPR和内核岭回归( Kernel Ridge Regression)的比较1.7.2.3. Mauna loa co2数据中的GRRo1.7.3.高斯过程分类(GPC)o1.7.4.GPC示例1.7.4.1.GPC概率预测■1.74.2.GPC在XOR数据集上的举例说明■1.7.4.3.iris数据集上的高斯过程分类(GPC)o1.7.5.高斯过程内核1.7.5.1.高斯过程内核AP■1.7.5.2.基础内核■1.7.5.3.内核操作1.7.5.4.径向基函数内核1.7.5.5. Matern内核1.7.5.6.有理二次内核1.7.5.7.正弦平方内核1.7.58.点乘内核■1.7.5.9.参考文献o1.7.6.传统高斯过程1.7.6.1.回归实例介绍1.7.62.噪声数据拟合17.6.3.数学形式1.7.6.3.1.初始假设■1.7.6.32.最佳线性无偏预测(BLUP)1.7.6.3.3.经验最佳线性无偏估计( EBLUP)1.7.6.4.关联模型1.7.6.5.回归模型1.7.6.6.实现细节1.8.交叉分解1.9.朴素贝叶斯o1.9.1.高斯朴素贝叶斯o1.92.多项分布朴素贝叶斯1.9.3.伯努利朴素贝叶斯1.9.4.堆外朴素贝叶斯模型拟合1.10.决策树o1.10.1.分类o1.10.2.回归o1.10.3.多值输出问题o1.10.4.复杂度分析o1.10.5.实际使用技巧1.10.6.决策树算法:ID3,C4.5,c5.0和CARTo1.10.7.数学表达1.10.7.1.分类标准■1.10.7.2.回归标准1.11.集成方法o1.111. Bagging meta-estimator( Bagging元估计器)o1.11.2.由随机树组成的森林1.11.2.1.随机森林1.11.2.2.极限随机树1.11.2.3.参数1.11.24.并行化1.11.2.5.特征重要性评估1.11.2.6.完全随机树嵌入o 1.113. AdaBoost1.11.3.1.使用方法o1.114. Gradient Tree Boosting(梯度树提升)1.11.4.1.分类1.11.42.回归1.114.3.训练额外的弱学习器1.11.4.4.控制树的大小■1.11.4.5. Mathematical formulation(数学公式)■1.11.4.5.1. LoSS Functions(损失函数)1.114.6. Regularization(正则化)■1.14.6.1.收缩率( Shrinkage)■1.1.4.6.2.子采样( Subsampling)■1.11.4.7. Interpretation(解释性)1.114.7.1. Feature importance(特征重要性)1.114.7.2. Partial dependence(部分依赖)o1.11.5. Voting Classifier(投票分类器)1.115.1.多数类标等(又称为多数/硬投票)1.11.5.1.1.用法■1.11.52.加权平均概率(软投票)1.11.5.3.投票分类器( Voting Classifier)在网格搜索( Grid search)应用1.11.5.3.1.用法1.12.多类和多标签算法o1.12.1.多标签分类格式o1.12.2.1对其余1.122.1.多类学习1.122.2.多标签学习o1.12.3.1对11.12.3.1.多类别学习o1.12.4.误差校正输出代码1.12.4.1.多类别学习o1.12.5.多输出回归o1.12.6.多输出分类o1.12.7.链式分类器·1.13.特征选择1.13.1.移除低方差特征o1.13.2.单变量特征选择o1.13.3.递归式特征消除o1.13.4.使用 Select From Mode选取特征■1.13.4.1.基于L1的特征选取1.13.4.2.基于Tree(树)的特征选取1.13.5.特征选取作为 pipeline(管道)的一部分1.14.半监督学习o1.14.1.标签传播1.15.等式回归1.16.概率校准1.17.神经网络模型(有监督)o1.17.1.多层感知器o1.17.2.分类o1.17.3.回归o1.17.4.正则化o1.17.5.算法o1.17.6.复杂性o1.17.7.数学公式o1.178.实用技巧o1.17.9.使用 warm start的更多控制

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