GB 7354-2003局部放电测量.pdf

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

基于keras的语义分割源代码，包括segnet、U-Net、FCN，文件夹中包含训练和测试数据，以及训练好的模型。

线性预测编码 基于Matlab实现，亲测可用，欢迎下载

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该系统主要包括浏览图书、购书和后台管理等主要功能。后台管理功能主要有：1．图书管理：包括图书信息查看、图书信息的添加、修改和删除等功能。2．订单管理：包括订单列表、订单详情查看、修改和删除等功能。前台功能：1.浏览图书（浏览书籍不需要登录）。2.登录用户购买图书：对自己的购物车进行管理，包括商品列表、购买商品的修改、删除，提交购物车和清空购物车等功能。3.登录用户查看自己的订单：包括订单列表，订单详情查看等功能。

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【实例简介】程序可用，自带训练和测试数据集，每个模块是单独编，可读性强，利用率高。

网易云课堂吴恩达的课后练习，从第一课到第四课，每课每周的作业都有，包含答案，第三课只有习题测试没有编程，所以不要误会资源不全，前三课的练习和第四课第一周的练习在压缩包中，第四课后三周的编程练习由于数据集太大，超出上传限制，所以给出的是一个下载链接。非常好的学习资源，全部四节课的代码，性价比还是很高的