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- 提出了一种基于改进 BP 神经网络和粒子群优化算法( PSO) 的图像滤波方法 。该方法利用双曲正切形式 的误差函数代替 BP 神经网络传统的最小均方误差函数( LMS),并将改进后的 BP 神经网络利用 PSO 算法优 化,用来减小图像噪声对神经网络精度的影响以及避免神经网络陷入局部极小值点,从而提高神经网络去噪能 力。实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像 细节 。- U63D0 u51FA u4E86 u4E00
SM2_TEST
- SM2密码算法CFCA测试用证书链，标准的SM2证书验证用。-SM2 CFCA Test Cert
exceltk
- xceltk用例 ----------- - 整个表格 exceltk.exe -t md -xls xxx.xls exceltk.exe -t md -xls xxx.xlsx - 指定sheet exceltk.exe -t md -xls xx.xls -sheet sheetname exceltk.exe -t md -xls xx.xlsx -sheet sheetname exceltk特性 ----------- - 转换Excel表格到Ma
Matlab基础
- MATLAB 编程基础，包含一些基本算法应用(the basis of matlab)
junyunxianzheng
- LMS 算法、RLS 算法，通过Matlab软件仿真验证进行了性能对比。(The LMS algorithm and the RLS algorithm are compared with the performance of the Matlab software simulation.)
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定