地形工具栏的最后一个工具是设置:设置检视器设置被提供用于如下描述的一些全局使用和渲染选项:基本地形属性功能Draw切换地形渲染开关Pixel Error在地形贴图(高度图,纹理等等)与生成地形之间的贴图精确度;更高的值为更低的精确度,但渲染开销更低。Base Map Distance地形纹理将被以完整分辨率显示的最大距离。超过这个距离,为了效率将使用更低分辨率的混合图片。Cast Shadows地
前言         很多童鞋没有系统的Unity3D游戏开发基础,也不知道从何开始学。 为此我们精选了一套国外优秀的Unity3D游戏开发教程,翻译整理后放送给大家,教您从零开始一步一步掌握Unity3D游戏开发。  本文不是广告,不是推广,是免费的纯干货! 本文全名:喵的Unit
二 SDK的基本概念 2.1 三个抽象基类       3DS MAX插件主要用来建模,动画和渲染.这些插件主要继承于下面几个抽象基类之一。       Anomatable->ReferenceMaker->ReferenceTarget    &nbs
转载 2024-06-02 09:02:45
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图像去的方法大概分为3类1:基于小变换摸极大值原理2:基于小变换系数的相关性3:基于小阈值的去。基于小阈值的去方法3个步骤:1: 计算含噪声图像的小变换。选择合适的小基和小波分解层数J,运用Matlab 分解算法将含有噪声图像进行J层小波分解,得到相应的小波分解系数。2:对分解后的高频系数进行阈值量化,对于从1 到J的每一层,选择一个适当的阈值和合适的阈值函数,将分解得到的高
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#include "glib.h" #define KL 200 #define BOX 0.01 #define STEP 1 int sx,sy,dx=192,dy=192; /*描绘区域*/
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基于小波分析的语音信号噪声消除方法及MATLAB 实现一、 实验内容噪声污染是我们生产、生活中普遍存在的问题。在某些环境中,噪声的影响给人们的生活和工作带来了极大不便,尤其在语音信号处理中,噪声甚至使人们正常的生活和工作无法进行。因此,消除噪声干扰具有极为重要的研究意义和广泛的应用前景。小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小分析非常适合于时-频分析,借
文章目录目录文章目录前言一、基于小的各函数简介1.小波分解函数dwt和wavedec1)dwt:单尺度(单级)离散一维小变换2)wavedec:多尺度(多级)一维小波分解2.提取各层系数函数appcoef和detcoef1)appcoef:提取一维信号的某层近似系数(低频系数)2)detcoef:提取一维细节系数(高频系数)3.阈值获取函数thselect,ddencmp,wbmpen1)t
阈值去法是指首先对含信号进行小波分解,对小系数进行阈值处理,即对于大于(或小于)某阈值的小系数进行处理,再利用处理后的结构重构原信号。其中最关键的是阈值函数的选取和阈值T的估计有三种方法:法一:小变换后,在小尺度上具有较高的中心频率,因此小尺度的变换值集中反映了信号高频部分的能量,基于此来估计噪声方差。法二:用前两个尺度的小系数相乘得到修正的小系数,进而估计声方差。法三:图像中噪声
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的步骤
原创 2023-06-16 14:03:05
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本文基于北京交通大学陈后金教授的课件。我加以整理,若有冒犯还请谅解1利用MATLAB产生分解与重建滤波器组计算滤波器组的函数[Ld,Hd,Lr,Hr]=wfilters('wname')Ld:分解低通滤波器h0[-n];Hd:分解高通滤波器h1[-n];Lr:分解低通滤波器h0[-n];Hr:分解高通滤波器h1[-n];wfname:小名eg1:计算db2小的四个滤波器,并画出其时域波形。MA
1.算法描述近年来,小理论得到了非常迅速的发展,而且由于其具备良好的时频特性,因而实际应用也非常广泛。在去领域中,小理论也同样受到了许多学者的重视,他们应用小进行去并获得了非常好的效果。 具体来说小方法的成功主要得益于小变换具有如下特点: (1)低熵性,小系数的稀疏分布,使得图象变换后的熵降低; (2)多分辨率,由于采用了多分辨率的方法,所以可以非
    机械故障诊断中,采集得到的设备振动信号不可避免的含有一定的噪声成分。良好的去效果对于信号分析有着很的大帮助。由于小变换具有良好的时频特性,通过小变换可对信号的不同频率成分进行分解,在信号去中得到了广泛的应用。其中,小阈值降噪是一种实现简单,效果较好的小方法。通过对小波分解后的各层系数中模大于或小于某设定阈值的系数分别处理,然后进行反变换重构出去
是一种常见的信号处理技术,可以去除信号中的噪声,使信号更加清晰。Matlab作为一种强大的数学计算工具,可以快速实现小方法。小变换是一种时频分析方法,是处理非平稳信号的有力工具。小变换将信号分解成多个不同尺度的频带,不同尺度的小波函数可以捕捉到信号中不同尺度的细节信息。小波函数有多种形式,例如Haar小、Daubechies小、Symlet小等。其中,Daubuchies小
 在实际的工程应用中,所分析的信号可能包含许多尖峰或突变部分,并且噪声也不是平稳的白噪声。对这种信号的降噪处理,用传统的傅立叶变换分析,显得无能为力,因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况。通常情况下有用信号表现为低频部分或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则表现为高频的信号。 处理 小系数!三个基本的步骤:(1)对含噪声信号进行小变换;(2)对变换得到的小系数进行某种
一、前已完成任务情况 、概况设计题目:基于正交变换与自适应滤波的图像去算法设计目的:设计一种基于正交变换域自适应滤波器的的图像去算法,在消除图像噪声的同时尽可能地保留图像固有的信息。提取出三个关键词:正交变换、自适应滤波、图像去matlab设计流程:,基于小波分解的自适应滤波算法在收敛速度和稳定性上都有了很大的提高 2、小变换的基本理论  &nbsp
音频数据小-python
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高斯噪声(Gaussiannoise)和椒盐噪声(salt-and-peppernoise)均可通过Python库:skimage实现。#import os #import语句的作用是用来导入模块,可以出现在程序任何位置 import cv2 as cv #导入openCV库 import skimage #导入skimage模块.scik
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原题链接 思路 我们可以通过题目上给出的图示看出,每一个等级的图是由前一个等级的图拼成的,拼接方式如图 因此在求解一个图上某一点的编号时,我们需要确定他是属于哪一块的,再进行坐标变换。 同时为了方便确定,我们将所有点的编号从0开始,同时坐标轴也会从0,开始。 接下来我们看坐标变化,以下图为例(图确实 ...
转载 2021-08-17 13:29:00
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实验目的        最小二乘法是一个很实用,也很基础的算法,应用的场景十的广泛和普遍,最常用的地方就是机器学习了,通过最小二乘,来进行分类/回归,还有曲线拟合。        本文通过最小二乘法对图像像素点进行拟合,通过拟合曲线去去除
 1 简介针对一些混合噪声在图像处理过程中存在的问题及经典的图像去算法进行分析,以小变换为基础,提出一种小阈值函数构建的图像去算法.研究过程以加性高斯和乘性斑点两种图像噪声的模型构建为基础,找出图像噪声出现概率的分布函数是区分和有效控制噪声的前提条件;通过对小阈值去的原理进行分析,明确小阈值去的小频率分解,构建小阈值函数及计算函数,重构图像三个关键流程;通过对硬阈值,软
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