概叙 FC703是一款低功耗，高速，高噪声容限，EPROM/ROM基于8位CMOS工艺制造的单片机，采up Timer OST)
原创
2022-07-04 16:13:55
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概叙FS153是一款低功耗，高速，高噪声容限，EPROM/ROM基于8位CMOS工艺制造的单片机，采用RISC指令集，共有42条指令，除分支指令为两个周期指令以外其余为单周期指令。这种易用、易记的指令集大大缩短了开发时间。FS153包含了上电复位(Power-on Reset POR)，掉电复位(Brown-out Reset BOR), 上电复位计数器（Power-up Reset Timer
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2022-07-04 12:37:08
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概述FC703是一款低功耗，高速，高噪声容限，EPROM/ROM基于8位CMOS工艺制造的单片动计数器 (Oscillator Start-up Timer OST)， 看门狗定时
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2022-07-04 16:14:01
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概述FC703是一款低功耗，高速，高噪声容限，EPROM/ROM基于8位CMOS工艺制造的单片机，采用RISC指)， 看门狗定时
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2022-07-04 16:12:17
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K8S扩容限流熔断是微服务架构中非常重要的一环，它能够帮助我们更好地管理和控制微服务的流量和调用，确保系统的稳定性和可靠性。在本文中，我们将详细介绍如何在Kubernetes环境下实现扩容、限流和熔断功能。
整个流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|-------------|----------------------
噪声加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪
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2023-04-12 09:07:58
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既然是去除噪声，接下来我们就介绍几种常见的噪声。02—常见噪声种类？首先我们介绍最著名的噪声——高斯噪声：无论是做什么的小伙伴，或多或少都会听说过高斯噪声。小白不想把复杂的数学公式拿上进行讲解，大家可以简单记成这种噪声符合正态分布就可以啦，我们用“影响图像处理最深远的人”的相片来直观的展现一下高斯噪声的样子。首先看一下没有噪声的的图片我们看一下在这张图片上加了0.08的高斯噪声的结果：可以值观的看
一、何为图像噪声？噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素，是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差。 举个例子： 从这个图中，我们可以观察到噪声的特点：1>位置随机 2>大小不规则。我们将这种噪声称为随机噪声（random noise），这是一种非常常见的噪声类型。 二、噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数（Probability Den
1.噪声量化图像噪声是图像在获取或传输的过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像处理及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看作多位随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即使用其概率分布函数和二概率密度分布函数。图像噪声的产生图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到噪声污染。常见的衡量信号噪声大小的方法是计算信噪比，对于图像
在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你
1.skimage的API noise_gs_img = util.random_noise(img,mode='gaussian') # gaussian 高斯加性噪声。
noise_salt_img = util.random_noise(img,mode='salt')#盐噪声，随机用1替换像素。属于高灰度噪声。
noise_pepper_img = util.random_n
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2023-07-03 16:17:03
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总结学习下图像处理方面基础知识。这是第一篇，简单的介绍下使用OpenCV的三个基本功能：图像的读取图像的显示访问图像的像素值然后概述下图像噪声的类型，并为图像添加两种常见的噪声：高斯噪声和椒盐噪声。 最后，使用中值滤波和均值滤波来处理带有噪声的图像。OpenCV基础在OpenCV中，完成图像的输入输出以及显示，只需要以下几个函数：namedWindow 创建一个可以通过其名字引用的窗口。第一个参数
注释很重要Matlab对含噪声图像的滤波操作。噪声：高斯噪声（正态分布）均匀噪声用到的滤波器：高斯滤波器盒型滤波器中值滤波器用到的两种方法：直接conv2
fft2%%C1
figure;
tiledlayout(1,3);
img = imread("\LenaG.bmp");
fft = fft2(img);
nexttile;
imshow(img);
title("LenaG");
fft
1. 白噪声主要是高斯白噪声。2. 为什么是高斯白噪声？ 高斯白噪声：1）这个噪声它是一个随机信号。2）“白”是指其功率谱的常数，这样他的自相关函数是狄拉克函数（冲激函数），由于它的自相关函数是冲激函数，这说明信号只与它自己相关，它的时延信号就相关，也可以形象地说这种信号是“翻脸不认人”；功率谱是常数，人们形象的用白色光包含七彩光来比喻，这种频谱又称为“白谱”。3）“高斯”是指这个噪声信号的信号
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2023-07-01 17:18:22
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模糊是基本的图像处理方法。 在介绍这两种方法之前先来介绍两种常见的噪声： 椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声分为两种即胡椒噪声和盐噪声，胡椒噪声是黑色的，属于低灰度噪声，盐噪声是白色的，属于高灰度噪声，一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。去除椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。 高斯噪声 高斯噪声是一种随机噪声，其幅度的统计
一、什么是图像噪声？噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。二、噪声来源—两个方面（1）图像获取过程中两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响，会引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道
本文介绍如何利用Python自行生成随机序列，实现了 Whichmann / Hill 生成器。参考： [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生 基本原理 本文粗略将随机数分为两种：均匀分布以及非均匀分布。均匀分布随机数通过非线性变换可得到
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2023-06-29 08:53:24
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Python-多维矩阵添加高斯噪声 文章目录Python-多维矩阵添加高斯噪声步骤一：创建多维矩阵涉及知识点1. 利用numpy创建多维随机矩阵2. 查看变量的数据类型3. 将变量的数据类型由float64转换为float32步骤二：定义添加高斯噪声的函数方法一：向多维矩阵中的元素逐个添加高斯噪声涉及知识点1. 获取变量的大小2. 生成具有高斯分布的随机浮点数方法二：定义一个与多维矩阵等大的高斯噪
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2023-09-12 09:58:53
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你的序列均值为零吗?方差随时间变化吗?值与延迟值相关吗?你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。检查总体特征，如变化的平均值，方差或延迟变量之间的明显关系。计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差，检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。白噪声时间序列的例子在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并
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2023-07-07 11:26:41
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介绍噪声控制的基本概念环境中存在两种类型的噪声。一种是由湍流(turbulet noise)引起的，完全是随机的。湍流噪声将其能量均匀地分布在各个频带上。它被称为宽带噪声，例如喷气式飞机的低频声音和爆炸的脉冲噪声。另一种噪声叫做窄带噪声，它把大部分能量集中在特定的频率上。这种类型的噪声与旋转或重复的机器有关，所以它是周期性或近乎周期性的。窄带噪声的例子包括运输中的内燃机、作为辅助电源的压缩机和冰箱
