https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 发表于 2018-01-10 16:32:17 嵌入式设计应用 +关注 小波图像去噪原理 图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在低频(LL)部分:噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中.基于此可设置一个合适的阈值门限,认为大于该阈值的小波系数的主要成份为有用的信号,给予收缩后保留:小于该阈值的小波系数

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

算法要求:输入序列是大于滤波器长度的偶数列 确实可以通过编程的手段使算法适合所有的情况,但本文章的目的是展示mallat算法的过程,所以就一切从简了 // Mallat.cpp : Defines the entry point for the console application.// #include "stdafx.h"#include "stdio.h"/*mallat算法 分解* dSIn 输入的序列s,dH0尺度函数展开系数,dH1小波函数展开系数,d

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.

Python之排序算法:快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了,但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法,当然这也没有什么问题,实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了,当然这个排序是SQL范畴的,如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理,就比如有Java中有Array.sort()来排列Array(数组类型),功能虽说有限制,但也

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

title: "Python使用DDA算法和中点Bresenham算法画直线" date: 2018-06-11T19:28:02+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["Python"] 先上效果图 代码 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator impo

懂得计算机的童鞋应该都知道,一条计算机程序由数据结构跟算法两大部分组成.所以,其实不管你使用哪种计算机语言编写程序,最终这两部分才是一个程序设计的核心.所以,一个不懂得数据结构与算法的程序员不是一个好工程师.因此,对于每个在计算机领域的工作者而言,数据结构与算法都是很重要的一门必修课. 我还是按照自己复习计算机网络课程的模式来解释吧,先挑选一个课本,然后逐一用自己的语言过一遍书中的内容.由于本人一直用的Python进行程序开发与设计,所以就选了一本跟Python有关的书籍,那就是裘宗燕教授写的数

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

1.Python实现KNN算法 输入:inX:与现有数据集(1xN)进行比较的向量   dataSet:已知向量的大小m数据集(NxM)   个标签:数据集标签(1xM矢量)   k:用于比较的邻居数(应为奇数)输出:最受欢迎的类标签(归类问题) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 16 23:01:54 2017 @author: SimonsZhao kNN: k Nearest Neighbors Input:

Python实现Knn算法 关键词:KNN.K-近邻(KNN)算法.欧氏距离.曼哈顿距离  KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 在KNN中,通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标,避免了对象之

两种方法实现Python二分查找算法   一. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 arr=[1,3,6,9,10,20,30] def findnumber(l,h,number):     mid=(l+h)//2     if arr[mid]==number:         print("找到了"+str(mid))     elif arr[mid]<number:         l = mid         return

Python实现排序算法:快速排序.冒泡排序.插入排序.选择排序.堆排序.归并排序和希尔排序 Python实现快速排序 原理 首先选取任意一个数据(通常选取数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的放到它前面,所有比它大的放到它后面,这个过程称为一趟快速排序 快速排序原理图如下: 实现 #coding=utf-8 #python实现快速排序 def quick_sort(li,start,end): if start < end: flag = li[start] print(flag)

Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l