前面我们介绍过SPSS如何对数据进行Zscore标准化处理，除此之外呢，我们可能还需要对数据进行中心化处理，比如利用线性回归来执行中介和调节效应时，有研究指出应该先对变量数据做中心化处理。中心化处理是指用每一个具体数据减去该组数据的平均值，也叫作零均值化。其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是(0，0)，该组数据的均值为零。强调一句，我们说数据中心化时，特指的是针对连续数值变量数据，分类数
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2024-01-08 13:10:36
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就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v(其中fi为窗口中心值,v=(m-1)/2),再将这m个点按其数值大小顺序排序，取其序号的中心点的那个数作为滤波输出。数学公式表示为：
Yi=Med{fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v} i∈N v=(m-1)/2 （式4-2）
Yi称为序列fi-v,…,fi
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2024-05-12 18:26:53
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C++原型：void __stdcall BiExponentialEPF(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, float SpatialContraDecay, float Phot...
原创
2021-08-23 15:46:09
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FIR滤波器的FPGA实现方法2011-02-21 23:34:15 非常重要的基本单元。近年来，由于FPGA具有高速度、高集成度和高可靠性的特点而得到快速发展。随着现代数字通信系统对于高精度、高处理速度的需求，越来越多的研究转向采用FPGA来实现FIR滤波器。而对于FIR滤波器要充分考虑其资源与运行速度的合理优化，各种不同的FIR滤波结构各具优缺点，在了解各种结构优缺点后才能更好地选择
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2023-09-07 19:52:19
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# PyTorch中的平滑滤波器
在深度学习和计算机视觉领域，图像处理是一个重要的组成部分。平滑滤波器是一种常用的图像处理技术，能够减轻图像噪声，从而使得后续的特征提取和模型训练更加有效。本文将介绍如何使用PyTorch实现平滑滤波器，并通过实际代码示例帮助读者理解其原理和应用。
## 平滑滤波器的原理
平滑滤波器的主要作用是对图像进行去噪处理。它通过对图像中每个像素点及其周围像素的加权平均
原创
2024-08-03 06:59:18
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叠加在有用数据上的随机噪声在很多情况下可以近似地认为是白噪声。白噪声具有一个很重要的统计特性，即它的统计平均值为零。因此可以求平均值的办法来消除随机误差，这就是所谓平滑滤波。平滑滤波有以下几种： #####1. 算术平均滤波法 算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动，如测量流量、液位时经常遇到这种情况。 算术平均滤波是要按输入的N
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2023-12-26 11:12:05
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基于MATLAB的IIR滤波器设计与实现 IIR滤波器的设计主要有经典设计法、直接设计法和最大平滑滤波器设计法三种方法。 1、经典设计法是基于模拟滤波器的变换原理，首先根据滤波器的技术指标设计出相应的模拟滤波器，然后再离散化为满足给定技术指标的数字滤波器。对应的工具函数由完全设计函数——butter、cheby1、cheby2、ellip、besself；阶数估计函数——buttord、che
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2023-11-26 19:37:13
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目录使用高通滤波器锐化图像由低通滤波器得到理想、高斯和巴特沃斯高通滤波器指纹增强频域中的拉普拉斯钝化掩蔽、高提升滤波和高频强调滤波同态滤波 使用高通滤波器锐化图像由低通滤波器得到理想、高斯和巴特沃斯高通滤波器理想高通高斯高通巴特沃斯高通def idea_high_pass_filter(source, center, radius=5):
"""
create idea high
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2024-09-27 20:47:32
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本文介绍了一种基于双指数边缘保留平滑算法的磨皮滤镜，该算法可以看成是经典双边滤波器的一种扩展，具有执行速度较快，效果好的特点，可为商业级磨皮算法提供一定的参考价值。
原创
2021-08-23 17:17:27
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# Python双指数平滑实现指南
双指数平滑（Double Exponential Smoothing）是一种用于时间序列预测的技术，尤其适用于存在趋势的序列。本文将详细介绍如何在Python中实现双指数平滑，并为初学者提供清晰的流程和代码示例。
## 流程概述
实现双指数平滑的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 双指数平滑在Python中的应用
双指数平滑（Double Exponential Smoothing）是一种时间序列预测方法，主要用于处理具有趋势的时间序列数据。与单指数平滑不同，双指数平滑不仅考虑了数据的水平值（level），还考虑了数据的趋势（trend）。这种方法的优点在于其简单性和有效性，使其在许多实际应用中得到了广泛使用。
## 双指数平滑的基本原理
双指数平滑法的基本思想是
原文:https://.cnblogs.com/zfyouxi/p/5144068.html 1.空间域增强 （1）模版运算 图像处理中。模版能够看作是n*n（n通常是奇数）的窗体。模版连续地运动于整个图像中，对模版窗体范围内的像素做相应处理。 模版运算主要分为： 模版卷积 模版排序 模版卷积
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2019-09-22 17:42:00
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# 创建 Java 平滑滤波器库的指南
在本教程中，我们将指导你如何实现一个 Java 平滑滤波器库。平滑滤波器用于减少数据中的噪声或不规则性，使得数据更平滑并易于分析。以下是整体流程的步骤概览：
## 流程步骤概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义需求 |
| 2 | 设计类结构 |
| 3 | 实现平滑滤波算法 |
| 4
指数平滑法模型理论概述一、概念 指数平滑又称为指数修匀, 是一种重要的时间序列预测法。指数平滑法实质上是将历史数据进行加权平均作为未来时刻的预测结果 。 其加权系数是呈几何级数衰减，时间期数愈近的数据,权数越大,且权数之和等于 1 , 由于加权系数符合指数规律, 又具有指数平滑的功能,故称为指数平滑。 它的基本思想是先对原始数据进行预处理, 消除时间序列中偶然性的变化，提高收集的数据中近期数据在预
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2023-08-23 09:00:59
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文章目录一、绘制二维曲线的基本函数1. plot 函数的基本用法2. 含多个输入参数的 plot 函数3. 含选项的 plot 函数4. 双纵坐标函数 plotyy二、绘制绘制图像的辅助操作1. 图形标注2. 坐标控制3. 图形保持4. 图形窗口的分割 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，除直角坐标系外，还可以采用对数坐标、极坐标。数据点可以用向量或矩阵形式给
小梅哥的《FPGA系统设计与验证实战指南》一、算法介绍高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。高斯滤波后
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2023-09-08 10:23:58
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章节SciPy 介绍SciPy 安装SciPy 基础功能SciPy 特殊函数SciPy k均值聚类SciPy 常量SciPy fftpack(傅里叶变换)SciPy 积分SciPy 插值SciPy 输入输出SciPy 线性代数SciPy 图像处理SciPy 优化SciPy 信号处理SciPy 统计聚类(K-means clustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中
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2024-09-13 06:19:17
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平滑滤波——matlab图像处理平滑滤波的目的是消除或尽量减少噪声，改善图像的质量。假设加性噪声是随机独立分布，这样利用图像像素领域的平均或加权平均即可有效地抑制噪声干扰。从信号分析的观点来看，图像平滑本质上是低能滤波，信号的低频部分可通过，高频的噪声信号被阻截。但由于图像边缘也处于高频部分，这样往往带来另一个问题：在对图像进行平滑处理时，往往对图像的细化造成一定程度的损坏。 领域运算可用领域与模
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2023-12-11 11:37:57
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平滑（平均）空间滤波器用来减少灰度值的急剧变化。由于随机噪声通常是由灰度值的急剧变化产生的，所以平滑处理的一个最大的用处就是用来降噪。另一个应用是用来平滑在图像中由于亮度级别不足而产生的假轮廓。线性空间滤波包括使用滤波器核卷积图像。将平滑核与图像卷积可以让图像变得模糊，模糊的称呼由核的大小以及系数决定。同时，低通滤波器可以派生出锐化（高通滤波器）、带通、带阻滤波器等等。Box Filter Ker
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2024-07-11 14:46:44
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# 双指数平滑预测：Python 实现与应用
## 引言
在数据分析和预测中，平滑方法是一种常见的技术，可以帮助我们提取趋势并减少随机噪声。双指数平滑（Double Exponential Smoothing）是一种用于时间序列预测的重要方法，尤其是在数据具有直线趋势的情况下。本文将详细介绍双指数平滑的原理、实现代码及应用。
## 双指数平滑的基本原理
双指数平滑法由两部分组成：水平（Le
