您请细品!!!处理过程可能较为繁琐,但是精度指标很具有代表性!!! 对多时相影像进行精度评估，通常都是使用混淆矩阵求其精确率、漏检率和虚警率；但是要想使用混淆矩阵求上述指标一般都需要知道参考图，也就是在变化检测前知道变化
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2024-07-21 09:20:06
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iamlaosong文我们经常需要监督Excel工作表中单元格的值是否变化，例如我们客服有一个报表要通报，报表的内容来自很多地方，需要将这些数据复制到这个表中，由于数据较多，为了防止有遗漏，希望更新后的数据有个标志，这样没有更新的就一目了然了。为此，很自然就会想起利用Worksheet_Change事件完成。当工作表任何单元格发生变化时就会激活这个事件。另一个事件函数Worksheet_Selec
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2024-03-18 09:02:16
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背景1、传统的按键检测使用阻塞式延迟去抖动，容易造成CPU浪费。2、对于输入动作容易造成重复，引发混乱（假设我按住一个按钮，得到了111111111111111111111111111的结果）因此，我们引入通过检测跳变来间接检测输入按键的检测。原理很简单：1、初始化一个flag，给定默认值。2、按下按钮以后，电平发生变化，同时让flag置到某个状态。3、在还没松开按键之前，系统将定期检测（检测间隔
文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段. 现在基于
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2024-02-19 14:28:32
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我们经常会在Excel表格中进行数据的核对修改，如果要在第一时间知道哪些数据被修改过，通过对修改过的数据做出标记是快速识别这类数据的好方法。利用Excel的有关组件，我们就可以实现被修改数据的标记功能。下面，我们以在Excel 2019中操作为例来说明。 1. 用好突出显示修订 修改数据轻松标记
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2023-11-11 23:39:31
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运放续流能力不足在进行uA交流小信号放大过程中，采用整流后给电容充电的方式进行直流转换，从而反映输入待检测电流大小。发现电路接入充电电容后开始有跳动出现，下面进行电路分析与问题解决，部分电路图如下：如上图，理论上不接充电电容精密整流电路将产生如下波形，将正弦波的正半波舍去，负半波翻转放大。 但是在实际使用中，发现放大倍数稍大时，或者电源不稳定时，波形会出现比较繁杂的尖峰，会严重影响滤波稳定性。直流
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2024-10-24 08:21:24
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束，也可以细化到每一句句子的开始和结束，以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测，在matlab上有封装好的函数，以
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2023-11-20 10:41:28
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异常点检测算法（二）矩阵分解 前面一篇文章《异常点检测算法（一）》简要的介绍了如何使用概率统计的方法来计算异常点，本文将会介绍一种基于矩阵分解的异常点检测方法。在介绍这种方法之前，先回顾一下主成分分析（Principle Component Analysis）这一基本的降维方法。（一）主成分分析（Principle Component Analysis）对高维数据集合的简化有各种各样的原因，例如：
# Python 变点检测入门指南
变点检测（Change Point Detection）是数据分析中的一个重要领域，特别是在时间序列分析中。本文将带领刚入行的开发者实现Python中的变点检测。我们将分步进行，最终完成一个简单的变点检测模型。
## 整体流程
为了更清晰地理解整个过程，下面是我们要进行的步骤表：
| 步骤 | 描述
一，原图二，腐蚀和膨胀# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
# opencv里所说的腐蚀，膨胀是针对白色区域，腐蚀是缩小白色区域，膨胀是扩大白色区域
img = cv2.imread('D:/2.jpg', 0)
# OpenCV定义的结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT
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2024-09-28 19:03:36
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时间序列变点检测https://zhuanlan.zhihu.com/p/354342827
原创
2021-06-29 14:15:10
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自我理解贝叶斯算法也就是通过概率来判断C是属于A类还是B类，下面是具体代码（python3.5 测试通过）文字流程解释一波 1 ） 加载训练数据和训练数据对应的类别 2） 生成词汇集，就是所有训练数据的并集 3） 生成训练数据的向量集，也就是只包含0和1的向量集 4） 计算训练数据的各个概率 5） 加载测试数据
作者，AI天才研究院（AI Genius Institute）的高级研究员，同时也是《禅与计算机程序设计艺术》（Zen And The Art of Comp
"""Reference:https://techrando.com/2019/08/14/a-brief-introduction-to-change-point-detection-using-python/https://github.com/kperry2215/change_point_detection"""import numpy as npimport pandas as pdim
原创
2022-07-18 11:09:07
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这个是利用子带谱熵法进行语音信号端点检测的代码，给出了参考文献，有兴趣时可以看一下，发博客以作备忘！！！function [voiceseg,vsl]=vad_1(s,fs)
%该函数采用子带谱熵法检测语音信号的端点
%输入：s ：输入信号s
% fs：输入信号的采样频率（Hz）
% Is：设定一个前导无话段用来计算门限值（比如我们分段时预留了至少0.5s，
%
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2023-10-12 12:54:34
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Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images该篇论文利用Siamese网络作为特征提取网络，为了利用像素点之间的信息关系添加了KNN算法用来提高变化检测性能。由于本篇论文提出时间较早，很多方法已经不适用，但其思想指的借鉴。 该篇论文提出的损失函数添加了频率用来解决数据不平
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2024-01-05 22:36:38
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概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯0. 前言这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学的详细生平在这里。以下摘一段 wikipedia 上的简介：
# 离群点检测与Python实现
离群点（Outlier）是指在数据集中显著偏离其他观测值的样本，这些数据点通常会影响统计分析结果和机器学习模型的性能。因此，离群点检测在数据预处理环节非常重要。本文将介绍几种常用的离群点检测方法，并提供对应的Python代码示例，以便于读者更好地理解这一概念。
## 离群点检测方法
1. **基于标准差的方法**
这种方法假设数据呈正态分布，如果一
一、引言就餐饮企业而言，经常会碰到如下问题。1）如何根据客户的消费记录检测是否为异常刷卡消费？2）如何检测是否有异常订单？这类异常问题可以通过离群点检测来解决。离群点检测的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都是将这种差异信息视为噪声而丢弃，然而在一些应用中，罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。在上面的数据散布图中，离群点远离其他数据点。因为离群点的属性值明显偏离期望的或常
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2023-12-18 11:03:54
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学习OpenCV——Surf（特征点篇）&flann检测特征Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &n
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2024-01-29 17:39:41
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