稀疏基的讨论已经持续了近一个月了，这次讨论多尺度几何分析。但由于下面讨论的这些变换主要面向图像，而本人现在主要关注于一维信号处理，所以就不对这些变换深入讨论了，这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录，概念也许并不一定理解的准确，若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究。一、从小波分析到多尺度几何分析
小波分析取在
图1. 多尺度特征分析网络结构图目录前言简介方法实现实验结果总结Reference前言最近做深度学习研究，发现在视觉任务中，使用多尺度特征建立对图像的特征描述，大概率能够得到好的结果。自然地，如果能把多尺度特征推广到点云分析的任务中，直观感觉应该也能够获得性能提升。正好最近researchgate推给我一篇论文[1]，就是基于该想法提出了一个网络实现。今天就来跟大家一起学习下
文章目录前言一、什么是多尺度排列熵？二、实验平台照片三、MATLAB代码3.1 多尺度排列熵3.2 排列熵参考文献 前言齿轮及齿轮箱作为机械设备常用的调节转速和传递转矩的旋转机械设备，不仅能够传递较大的功率和载荷，而且具有较好的可靠性。但是在高精度的切削加工中，当齿轮在变转速、变载荷等复杂工况下工作，极易受到损伤、产生磨损、断齿等情况，使得加工精度大打折扣。因此，齿轮的状态监测和故障诊断变得尤为
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2024-06-04 07:48:33
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本文讲解的是Yunchao Gong发表在2014年的ECCV会议上的，“Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features”，中文译名是深度卷积激活特征的多尺度无序池化，其中提出了一种多尺度无序池化卷积神经网络，简称是MOP-CNN，下文称为MOP。先谈核心思想，MOP是对CNN中的特征的有效改进。神经网
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2024-05-22 20:03:10
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写在前面构建一个网络，将路透社新闻划分为46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以 这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别， 所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification）问题的一个例 子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类
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2024-06-23 09:08:17
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Multi-Scale and Pyramid Network Based Models 简介： 多尺度分析（Multi-scale analysis）是一个比较古老的算法，他的主要思想是，通过自适应输入图片的尺度，产生一系列不同size的特征图，然后将这些特征图进行并行计算（对于多尺度分析的细致讲解.） 。最经典的多尺度分析算法，是由 Lin等人在2017年 IEEE上提出的Feature Py
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2023-11-02 10:01:32
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# 多尺度CNN在PyTorch中实现NLP的指南
为了实现多尺度卷积神经网络（CNN）在自然语言处理（NLP）中的应用，我们将通过以下步骤来构建一个简单的示例。这篇文章将详细说明每个步骤的具体实现，包括必要的代码段、注释以及相关的类图和序列图。
## 前言
在NLP任务中，多尺度CNN可以帮助抓取不同长度的特征，有效提取文本中的局部信息。我们将构建一个多尺度卷积神经网络，并在此基础上进行文
Deep learning-based compressed image artifacts reduction based onmulti-scale image fusion（基于多尺度图像融合的基于深度学习的压缩图像伪影减少） 在基于块的图像/视频压缩平台中，视觉上明显的压缩伪像之一称为blocking artifact（阻塞伪像）。本文提出了一种基于多尺度图像融合的深层网络来消除图像压缩伪
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟，不管在什么领域都有特别成熟的应用，比如：无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。但是，大多数应用都是基于大量数据的基础，成本还是非常昂贵。所以人脸识别的精度还是需要进一步提升，那就要继续优化更好的人脸识别框架。长按扫描二维码我们论文：https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf一
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2024-07-11 11:41:17
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作者丨Andy导读谷歌大脑团队近日的新工作，回答了关于ViTs和CNNs之间差异的核心问题，本文作者简要的解读了该篇工作，通过分析ViT和CNN在图像分类基准上的内部表示结构，指出这两种架构的差异。最近帮朋友看毕业 Report，主要对比视觉识别比较前沿的两个模型，ViT（Vision Transformer） 和 EfficientNet. 需要可视化解释一下这两模型对同一任务的不同之处。Eff
电阻串联和并联电路 任何复杂的电路经过各种等效和简化后都可以归纳为两种电路：一是串联电路， 二是并联电路。电阻并联电路 并联电路与串联电路是完全不同的电路，它们之间不能相互等效，并联电路的一些特性 与串联电路特性
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2024-07-05 22:11:47
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Retinex理论Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的
本篇要讲的是多尺度熵的一个改进特征提取方法——复合多尺度熵（Composite Multiscale Entropy, CMSE）。复合多尺度熵方法不仅继承了多尺度熵在揭示时间序列多尺度复杂性方面的优势，而且还通过改进的计算方式，提高了熵值的稳定性和准确性，尤其是在处理短时间序列或噪声较大的信号时。一、为什么要用复合多尺度熵正如上一篇文章所讲，多尺度熵通过对原始时间序列进行“粗粒化”处理来构建不同
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2024-09-25 17:20:49
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一、传递函数的构建方法num=[1];
den=[1 2 1 0];
G=tf(num,den)G =
1
---------------
s^3 + 2 s^2 + sz=[]; //没有零点就空着，若里面写零代表分子为S
p=[0 -1 -1];
k=[1];
G=zpk(z,p,k)G =
1
---------
s (s+1)^2
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2024-06-18 05:51:51
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先放代码 原理在下面Img = imread('images\image.bmp');
% 计算1~3的算子结果
Gf1 = Main_Process(Img, 1);
Gf2 = Main_Process(Img, 2);
Gf3 = Main_Process(Img, 3);
% 整合到cell
G{1} = Gf1;
G{2} = Gf2;
G{3} = Gf3;
% 计算系数
ua1 =
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2023-12-10 14:02:24
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# 实现多尺度熵（Multiscale Entropy）的方法
多尺度熵（MSE）是一种用于分析时间序列复杂性的方法。以下是实现多尺度熵的基本流程和相应的 Python 代码示例。本文将为你详细解释如何一步一步地实现这一目标。
## 流程概览
在开始之前，我们来梳理一下实施的主要步骤。
| 步骤 | 说明 |
|------|----------
我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念。后来看了一些文章，其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造”(以下简称，xiaowei一文)，写的很好，分享一下： 尺度空间（scale space）理论要理解多尺度，首先要知道什么是尺度空间。xiaowei一文中提到，自然界中的物体呈现出不同的形态，需要不同的尺度观测
©作者 | 杜大钊单位 | 中科院软件所研究方向 | 时序建模论文标题：MICN: Multi-scale Local and Global Context Modeling for Long-term Series Forecasting论文链接：https://openreview.net/forum?id=zt53IDUR1U本文中了 2023 ICLR 的 oral。又是一篇长时
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严
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2024-08-08 10:37:06
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基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进来源：电子技术应用 作者：周 莉 郑建彬 颜 琬 摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法。该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。与其它方法相比，该方法提
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2023-10-31 21:16:55
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