没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
开发技术
其它
解卷积基于声电效应的电流密度成像3D重建解决方案:仿真研究
解卷积基于声电效应的电流密度成像3D重建解决方案:仿真研究
研究论文
0 下载量
189 浏览量
2021-03-03
14:04:54
上传
评论
收藏
874KB
PDF
举报
温馨提示
立即下载
开通VIP(低至0.43/天)
买1年送3月
解卷积基于声电效应的电流密度成像3D重建解决方案:仿真研究
资源推荐
资源评论
3D重建
浏览:34
从2D图片进行3D重建 该项目使用OpenCV SFM模块从多个2D图像中重建对象,并使用PCL来处理点云。 它使用CMAKE进行编译,并且可以运行3个目标: 重建 process_pcl 建造 :hammer_and_wrench_selector: 要构建使用CMake最低要求3.17。 先决条件 OpenCV 4.5.0 谷神蜡1.14.0 PCL 1.11.1 nlohmann
三维重建
浏览:116
5星 · 资源好评率100%
三维重建资料收集 VC的许多程序 C++代码 Matlab代码 文章等资料
三维重建程序
浏览:40
3星 · 编辑精心推荐
利用图像进行三维重建,sift特征提取及匹配计算出摄像机矩阵,得出图像点对应的三维坐标,从而得到图像点三维重建坐标。
解卷积算法对透过散射介质层成像质量的影响
浏览:19
基于记忆效应的散斑解卷积法是近几年提出的一种可以实现透过散射介质层成像的方法。可用于散斑解卷积法的算法有很多,但具体的对比分析工作却鲜有报道。设计并搭建了基于记忆效应的透过散射层成像的光学系统,对探测到...
频域盲解卷积_盲源分离_频域盲解卷积_解卷积_
浏览:142
5星 · 资源好评率100%
频域盲解卷积(Frequency Domain Blind Deconvolution, FDBD)是一种先进的信号处理技术,主要用于解决在没有完整先验知识的情况下恢复被模糊或噪声污染的信号的问题。这一技术在图像处理、音频处理、通信等领域有着...
MATLAB:解卷积MUSIC波束形成代码
浏览:94
(Point cattering Function,PSF)然后基于解券图像复原理,利用该点散射丽数和 RichardsonLucy(R-L) 送代算法对 MUSIC 算法的方位谱进行解卷,得 D-MUSIC 算法的方位谱,达到降低方位谱背景级的目的仿真表明,该方法...
基于数据驱动的卷积神经网络电容层析成像图像重建.pdf
浏览:149
"基于数据驱动的卷积神经网络电容层析成像图像重建" ...本文总结了基于数据驱动的卷积神经网络电容层析成像图像重建技术,该技术使用卷积神经网络模型来实现电容层析成像的图像重建,解决了ECT图像重建问题。
最小熵解卷积算法在matlab
浏览:71
总的来说,最小熵解卷积算法在MATLAB中的实现为研究人员和工程师提供了一种强大的工具,用于从噪声中提取有用信息,尤其是在故障诊断领域。正确理解和运用这个算法,可以显著提升数据分析的准确性和效率。
声呐成像仿真
浏览:49
1.用户可以自定义一条曲折度任意的曲线,作为模拟的真实的水底地形输入给程序 2.程序可以将上述曲线打印在屏幕上 3.可以根据超声波测距原理仿真 4.优质显示仿真地形的效果
论文研究-基于时间可预测性的粒子群优化盲解卷积算法.pdf
浏览:176
针对信道对声音信号的卷积效应,提出了一种基于粒子群优化的盲解卷积新算法。利用信号的时间可预测性作为盲解卷积的解卷测度,采用粒子群优化算法对基于该测度的代价函数进行优化求解,从而成功得到解卷积滤波器系数...
最大峭度解卷积算法MATLAB运行
浏览:77
最大峭度解卷积(Maximum Clarity deconvolution,MCKD)算法是一种信号处理技术,主要用于改善信号的分辨率和清晰度,特别是在噪声环境中。在MATLAB中实现这一算法可以帮助我们进行故障诊断,通过分析设备产生的...
基于最小熵解卷积的滚动轴承故障诊断研究_江瑞龙
浏览:173
5星 · 资源好评率100%
基于最小熵解卷积的滚动轴承故障诊断研究文献
最大相关解卷积 mymckd
浏览:155
最大相关解卷积(Maximal Correlation Kernal Deconvolution,简称MCKD)是一种用于信号处理和图像恢复的技术,特别是在噪声环境中改善信号质量时非常有用。MCKD旨在通过找到最佳的相关核来最大化信号与原始信号之间...
基于卷积码的差错控制系统仿真
浏览:181
5星 · 资源好评率100%
总的来说,基于卷积码的差错控制系统仿真是一项重要的研究工作,它能帮助我们理解卷积码在不同信道条件下的行为,并优化通信系统的性能。通过MATLAB进行这样的仿真是理论研究与实践应用之间的桥梁,为实际通信系统的...
基于卷积神经网络的计算鬼成像方法研究.pdf
浏览:31
基于卷积神经网络的计算鬼成像方法研究 本文研究 proposes a novel computational ...本文提出了一种基于卷积神经网络的计算鬼成像方法,该方法可以解决低采样下图像重建的质量和速度问题,具有重要的工程应用价值。
基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法matlab仿真,含仿真操作录像
浏览:16
5星 · 资源好评率100%
3.内容:基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法matlab仿真。 %SRCNN im_h = SRCNN(model, im_b); %% remove border im_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]); im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255...
最大相关峭度解卷积
浏览:167
最大相关峭度解卷积算法(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)[11]以相关峭度为评 价指标,充分考虑了信号所含冲击成分的周期特 性,可通过迭代过程实现解卷积运算,突出信号中 被强烈噪声所掩盖的连续...
BlindDeconvolution_海面反射_海面反射信号_盲解卷积_声呐信号_声呐接收信号_
浏览:52
5星 · 资源好评率100%
总之,盲解卷积是解决声呐信号处理中海面反射问题的有效工具,它能够从复杂的混合信号中恢复出原始信息,从而提升声呐系统的性能。通过对压缩包文件"BlindDeconvolution"的深入研究,我们可以获取更多关于这一技术的...
fx_decon_FX解卷积_
浏览:166
FX解卷积,全称为“频域X线解卷积”,主要用于改善由成像系统引入的模糊效应,尤其是在医学成像、天文学和工业检测等应用中。这种技术通过逆向操作图像在成像过程中的卷积过程来恢复图像的原始细节。 FX解卷积的...
卷积反投影图象重建
浏览:6
卷积反投影图像重建是一...总的来说,卷积反投影图像重建是基于物理模型和数学方法的重要图像处理技术,它在医学成像、工业无损检测等领域有广泛应用。理解并掌握这一技术,对于从事相关领域的研究和开发工作至关重要。
经典盲解卷积(图像超分辨率重建)
浏览:107
4星 · 用户满意度95%
关于图像盲复原的经典文章,对于不确定点扩散函数的情况下,盲解卷积是一种比较好的方法
基于Matlab的卷积教学仿真设计——回音系统.pdf
浏览:38
5星 · 资源好评率100%
本文档是一篇关于利用Matlab软件进行卷积教学仿真实验设计的论文,旨在通过仿真实验加深学生对信号处理中卷积概念的理解。文章强调了卷积在信号分析与处理课程中的重要性,介绍了卷积的原理及其在现代技术中的广泛...
基于卷积神经网络的LDR图像重建HDR图像的方法研究.pdf
浏览:123
基于卷积神经网络的LDR图像重建HDR图像的方法研究 本文旨在提出一种基于卷积神经网络的LDR图像重建HDR图像的方法,以便在高动态范围成像技术中更简单、有效地拓展图像的动态范围。通过基于扩张卷积层的卷积深度神经...
基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述.pdf
浏览:161
"基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述" 综述: 本文对基于深度学习的单图像超分辨率重建(SISR)进行了综述,总结了当前研究的热点和方向,梳理了相关深度学习算法和基于深度学习的模型 serta 评价指标,并...
评论
收藏
内容反馈
立即下载
开通VIP(低至0.43/天)
买1年送3月
资源评论
资源反馈
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
weixin_38595356
粉丝: 9
资源:
940
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜
最新资源
XQuery参考手册中文CHM版最新版本
XSL-FO参考手册中文CHM版最新版本
SQLite参考手册中文CHM版最新版本
向我展示代码 Python 版本 .zip
PostgreSQL10.1中文手册PDF版最新版本
Transact-SQL用户指南中文手册PDF版最新版本
纯js+Jquery实现俄罗斯方块游戏
RedHat7.5Oracle18cRAC安装操作手册pdf版最新版本
MariaDB集群部署手册word版最新版本
SybaseIQ12.7参考手册中文PDF版最新版本
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功