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  • RGB到YIQ,RGB到HSI,RGB到YcbCr,RGB到XYZ颜色转换matlab实验报告

    实现功能: 实验目标 了解图像颜色空间的转换关系。 了解图像的文件结构。 实验内容 完成如下颜色空间的转换。(4 Points) RGB -> YIQ RGB -> HSI RGB -> YCbCr RGB -> XYZ 选做: 自己实现对 BMP 文件头的读取,并解析 BMP 图像文件。 (2.5 Points) 补充说明 程序从命令行中读取文件路径,并输出 4 个文件,文件名如下: 图像原始文件名-学号-YIQ.bmp 图像原始文件名-学号-HSI.bmp 图像原始文件名-学号-YCbCr.bmp 图像原始文件名-学号-XYZ.bmp 了解图像的文件结构。

    2018-12-08
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  • RGB到YIQ,RGB到HSI,RGB到YcbCr,RGB到XYZ颜色转换matlab代码包

    实现功能: 实验目标 了解图像颜色空间的转换关系。 了解图像的文件结构。 实验内容 完成如下颜色空间的转换。(4 Points) RGB -> YIQ RGB -> HSI RGB -> YCbCr RGB -> XYZ 选做: 自己实现对 BMP 文件头的读取,并解析 BMP 图像文件。 (2.5 Points) 补充说明 程序从命令行中读取文件路径,并输出 4 个文件,文件名如下: 图像原始文件名-学号-YIQ.bmp 图像原始文件名-学号-HSI.bmp 图像原始文件名-学号-YCbCr.bmp 图像原始文件名-学号-XYZ.bmp 了解图像的文件结构。

    2018-12-08
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  • RGB到YIQ,RGB到HSI和HSI到RGB,RGB到YcbCr,RGB到XYZ颜色转换matlab代码

    实现功能: 实验目标 了解图像颜色空间的转换关系。 了解图像的文件结构。 实验内容 完成如下颜色空间的转换。(4 Points) RGB -> YIQ RGB -> HSI RGB -> YCbCr RGB -> XYZ 选做: 自己实现对 BMP 文件头的读取,并解析 BMP 图像文件。 (2.5 Points) 补充说明 程序从命令行中读取文件路径,并输出 4 个文件,文件名如下: 图像原始文件名-学号-YIQ.bmp 图像原始文件名-学号-HSI.bmp 图像原始文件名-学号-YCbCr.bmp 图像原始文件名-学号-XYZ.bmp 了解图像的文件结构。

    2018-12-08
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  • HTK工具箱语音特征提取

    HTKTool各部分的功能:所有的语音输入和输出都是通过HWAVE或HPARMHAudio:用于从音频设备输入波形HWave:用于从文件中读取波形HSLab:波形显示工具,可以用于采集语音数据并且进行手动标注HSigP:用于语音处理的数据流输出,支持语音分析中使用到的信号处理操作HVQ:用于语音处理的数据流输出参数化编码由HParm使用HSigP中定义的信号处理操作进行。HParm的输出是observation形式的参数向量,observation是HTK训练和识别工具数据处理的基本单元 HShell:用户的输入输出以及与操作系统的接口HMem:内存管理HMath:数学支持

    2018-12-04
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  • MATLAB图像处理源代码

    MATLAB图像处理源代码,写得很详细; !!!真的很详细!!快下载把!!

    2018-12-04
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  • 0分 简单的可上网微信小程序创建和布局服务器

    简单的可上网微信小程序创建和布局的服务器代码

    2018-10-28
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  • 简单的可上网微信小程序创建和布局服务器

    简单的可上网微信小程序创建和布局的服务器代码

    2018-10-28
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  • 最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现

    我不想要积分的,可是不得不1分。。。。没办法。 最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现 在实际工程中,我们常会遇到这种问题:已知一组点的横纵坐标,需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线(或直线),以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。而获取这个曲线方程的过程就是曲线拟合。

    2018-10-14
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  • 多项式拟合正弦函数

    实验要求: 1. 生成数据,加入噪声; 2. 用高阶多项式函数拟合曲线; 3. 用解析解求解两种loss的最优解(无正则项和有正则项) 4. 优化方法求解最优解(梯度下降,共轭梯度); 5. 用你得到的实验数据,解释过拟合。 6. 用不同数据量,不同超参数,不同的多项式阶数,比较实验效果。 7. 语言不限,可以用matlab,python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降,共轭梯度要求自己求梯度,迭代优化自己写。不许用现成的平台,例如pytorch,tensorflow的自动微分工具。

    2018-10-14
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  • 机器学习-最小二乘法多项式拟合

    掌握最小二乘法求解(无惩罚项lamda的损失函数)、掌握加惩罚项(2范数)的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)

    2018-10-14
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