亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径，该文章采用 Sigmoid函数拟合边缘模型。
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1. 边缘形状分析
由于光学器件的卷积作用以及光学衍射作用 ,在物空间剧变的灰度值经过光学成像成为渐变的形式 ,即阶跃边缘变为了渐变的边缘 , 如图 1所示 .
边缘在图像中表征为一种灰度分布, 边缘附近点的灰
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2024-09-29 07:40:46
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以下内容主要来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章和博客的整理。1 Sigmoid型函数 Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tan
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2024-08-08 15:19:45
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一、圆曲线正矢的计算1.1 圆曲线正矢的计算公式取圆曲线上两点拉一直线,叫做弦。弦上任意点至曲线上的垂直距离叫矢或叫矢距。在弦中央点的矢距叫正矢(下图)。 AB一弦;AC、CB一半弦;CD一正矢;EF一矢距正矢计算公式为 其中: f-正矢 C-弦长 R-半径 式中单位均为m。公式用文字表示即:正矢=(弦长X弦长)÷(8×半径)1.2 无缓和曲线时，圆曲线始终点处正矢
巴伦是平衡不平衡转换器的英文音译，原理是按天线理论，偶极天线属平衡型天线，而同轴电缆属不平衡传输现，若将其直接连接，则同轴电缆的外皮就有高频电流流过（按同轴电缆传输原理，高频电流应在电缆内部流动，外皮是屏蔽层，是没有电流的），这样一来，就会影响天线的辐射（可以想象成电缆的屏蔽层也参与了电波的辐射）。
因此，就要在天线和电缆之间加入平衡不平衡转换器，把流入电缆屏蔽层外部的电流扼制掉，也就是说把从振子
此文章已于 11:45:32 2015/11/20 发布到 shibalangLogistics RegressionLogistics回归是线性分类模型，是由线性模型外加一层sigmoid函数，sigmoid函数的表达式及曲线如下：然而，为什么Logistics回归要选用sigmoid函数呢？这一直是困扰我的一个问题。下面，是我从统计学习基础及机器学习基础教程中理解到的答案。假设为二值分类，设:
一年前做过的S型曲线加减速算法，再次做的时候竟然犯错，在此总结记录一下，方便以后查阅，同时希望帮助初学者提供简单的参考资料（注：本项目采用的带细分的驱动器，MCU的OC比较输出模块产生50%的PWM方波）。S型曲线的的方程，在[-5，5]的图形如下图所示：如要将此曲线应用在步进电机的加、减速过程中，需要将方程在XY坐标系进行平移，同时对曲线进行拉升变化：其中的A分量在y方向进行平移，B分量在y方向
应用场景：电梯主电机加速减速、滑膜控制器切换函数、逻辑回归 一、思路一1.sigmoid函数原型2.sigmoid函数的波形图（该图网络截取）由上图可以看出，以时间点0S为切换节点，在-10S和10S时刻，波形的斜率已经接近于0，所以一般的取值区间在[-5,5]。3.sigmoid函数的倒数其最大斜率为固定值：1/4. 4.sigmoid函数应用到电机速度控制 参数：电机加速控制，电机初始速度SL
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2024-02-27 14:35:04
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1.sigmoidSigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0 ,1）表达式：其导数：
之前做电机相关的项目比较少，最近有个项目涉及到步进电机的精确控制，参考了一些资料研究了一下S型曲线加减速，这里总结一下分享给大家。硬件是：STM32+驱动器+步进电机。STM32定时器输出PWM，控制驱动器来驱动步进电机。单片机只要控制电机方向，以及PWM的频率即可，具体驱动由驱动器实现。首先说一下什么是S型曲线加速，为什么要S型曲线加速。S型曲线加速是指步进电机的启动速度按照S型曲线
椭圆曲线算法中涉及的函数纷繁复杂，比如为了实现“复制点群”功能，就定义了四个函数，有：int EC_GROUP_copy (EC_GROUP *dest, const EC_GROUP *src)、int ec_GFp_mont_group_copy (EC_GROUP *dest, const EC_GROUP *src)、int ec_GFp_simple_group_copy (EC_GRO
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2024-08-09 09:48:21
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目录一、相关背景和研究目标二、Alexnet网络主要结构2.1 卷积层2.2全连接层2.3 pytorch代码实现三、训练模型四、绘制loss曲线4.1 代码实现4.2 运行结果 五、P-R曲线与ROC曲线5.1 代码实现5.2 运行结果六、对单张图片进行预测 一、相关背景和研究目标 2012年，Alexnet网
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2024-06-22 16:36:25
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…# Matlab+FPGA进行灰度图像处理(两种方式)*MATLAB主要用于思路验证，转到FPGA的话需要对底层函数逻辑清楚才行，python也能进行matlab在这里做的所有操作，有兴趣可以深入。1.matlab读取图片显示：pic_rgb = imread('1.jpg'); %477x692x3
figure; imshow(pic_rgb);
//调用函数灰度显示
pic_gray =
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2024-10-14 11:53:38
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文章目录1. sigmoid函数1.1 从指数函数到sigmoid1.2 对数函数与sigmoid2. sigmoid函数求导3 .神经网络损失函数求导 1. sigmoid函数sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下：函数：导数：因为这个网络就是3层，所以这样就可以得出全部的偏导数，如果是多层，原理是一样的，不断地乘下去，从第二个式子开始，后面的形式都是一样的。
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2024-06-04 22:52:48
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导读：电机驱动是很常见的应用，在很多系统中都会碰到需要改变电机的速度以实现相应的控制功能，这就涉及到电机速度曲线规划的问题。本文仅代表记录自己的学习理解，如有错误，欢迎指正。1速度曲线介绍 电机在启停的时候，速度会存在阶跃的情况，这会对电机造成两个问题。（1）电机速度突变对电机本体的影响；（2）启停时刻会因为惯性而产生很大的力而导致电流过载。所
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2024-07-31 14:13:08
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Logistic构建临床预测模型系列主要以一篇基于logistic回归构建预测模型的文章为例，从整理数据到构建预测模型，再到内部验证模型，包括了整理数据、随机数据拆分、基线描述、差异性分析、绘制ROC曲线并计算AUC值、HL检验及绘制校准曲线、构建列线图模型并绘制DCA曲线，基本涵盖了Logistic构建预测模型的全过程，敬请期待！本文属于Logistic构建临床预测模型系列文章第六篇，分别用R语
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2024-06-14 23:11:41
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1 过拟合问题的描述1.1 过拟合问题概述深度额学习训练过程中，在训练阶段得到了较好的准确率，但在识别非数据集数据时存在精度下降的问题，这种现象称为过拟合现象。主要原因：由于模型的拟合度过高，导致模型不仅学习样本的群体规律，也学习样本的个体规律。1.2 过拟合问题模型的设计1.2.1 构建数据集---Over_fitting.py（第1部分）import sklearn.dataset
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2024-05-29 23:33:33
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函数详解：（文末有原理推导，不想看可直接跳过） GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。损失函数定义：一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。左边包含两部分minG和maxD。首先看一下maxD部分，因为训练一般是先保持G（生成器）不变训练D的。D的训练目标是正确区
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2024-03-27 20:38:14
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1、使用System.currentTimeMillis()函数代码如下：long start = System.currentTimeMillis();
long finish = System.currentTimeMillis();
long timeElapsed = finish - start;2、使用System.nanoTime()函数代码如下：long start = Sys
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2023-05-31 20:01:25
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激活函数层神经网络如果只由卷积运算组成，则无法形成复杂的表达空间，也很难提取出高语义的信息。因此还需要加入非线性的映射，又称为激活函数，可以逼近任意的非线性函数，用来提升整个神经网络的表达能力。常用Sigmoid、ReLU和Softmax函数。Sigmoid函数Sigmoid函数又称为Logistic函数，在机器学习的二分类模型中，常用的逻辑回归就是使用了Sigmoid函【对机器
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2023-09-05 16:42:28
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