img_noisy_torch = torch.from_numpy(img_resh_DN).view(1,p1,nr1,nc1).type(dtype)

时间: 2024-04-19 20:30:16 浏览: 29
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Pyorch之numpy与torch之间相互转换方式

这是一个将NumPy数组转换为Torch张量的代码行。它将一个名为`img_resh_DN`的NumPy数组转换为一个形状为(1, p1, nr1, nc1)的Torch张量，并将其类型设置为`dtype`。`dtype`是一个指定张量数据类型的变量，可能是`torch.float32`或`torch.float64`等。这个代码行通过使用`torch.from_numpy()`函数和`.view()`方法来完成转换和形状调整操作。
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在图像处理领域，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，简称PSNR）和结构相似度指数（Structural Similarity Index，简称SSIM或NC）是衡量图像质量的两个重要指标。MATLAB作为一种强大的计算和图形处理环境，被...

转matlab： n_points_total = numpy.int(noisy_sensor_measured_total.shape[1]/(n_obs_in_sensor_array + 1)) intrinsic_process_total_reshaped = numpy.reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') noisy_sensor_measured_total_reshaped = numpy.reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 0] intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 1:] noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 0] n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array) obs_used_in_each_cluster_indexes = numpy.random.choice(n_obs_in_sensor_array, size=n_obs_used_in_each_cluster, replace=False) sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense[:, obs_used_in_each_cluster_indexes] noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 1:]

n_points_total = int(size(noisy_sensor_measured_total, 2) / (n_obs_in_sensor_array + 1)); intrinsic_process_total_reshaped = reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_...

import torch class Network(torch.nn.Module):     def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024):         super().__init__()         self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)         self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1)         self.n_fft = n_fft         self.n_hop = n_hop         # self.window =         self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft))     def forward(self, noisy):         # 傅里叶变换         noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T]         noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513]         # 神经网络计算         hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024]         mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1)         # 降噪结果         denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1)         denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window)         # 返回降噪后波形和降噪后谱图         return  denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__":     net = Network()     clean = torch.randn(4, 16000)     noise = torch.randn(4, 16000)     denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise)     print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络，其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理，从而得到一个掩膜（mask），该掩膜可以在频域上降噪信号。具体来说，该网络的输入是含有噪声的干净音频信号，经过...

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。 2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。 3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # 生成一个网格，网格中点的距离为h xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 对整个网格预测函...

def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon return d def add_noisy_image(): image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2....

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图片添加噪声 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon b = d * scale p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) # 调整大小并保存图片 im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite(output_path, image_back) return image_back

1. 读取一张灰度图像，并将其调整为 $128\times128$ 大小的图像。 2. 对图像进行傅里叶变换，得到频率域信息。 3. 根据输入参数 $k$，取频率域信息的前 $k$ 个系数，计算其振幅差值 $\delta_f$。 4. 根据输入参数 $\...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

import numpy as np from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr, compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * import paddle ...

clean = load_img(self.clean_filenames[tar_index]) noisy = load_img(self.noisy_filenames[tar_index]) clean_filename = os.path.split(self.clean_filenames[tar_index])[-1] noisy_filename = os.path.split(self.noisy_filenames[tar_index])[-1] clean = clean.transpose([2,0,1]) noisy = noisy.transpose([2,0,1])

我已经加载了 clean_filenames 和 noisy_filenames 的图像，并将它们的文件名分别存储在 clean_filename 和 noisy_filename 中，并将 clean 和 noisy 的维度调换为 [2, 0, 1]。

clean = load_img(self.clean_filenames[tar_index]) noisy = load_img(self.noisy_filenames[tar_index]) clean_filename = os.path.split(self.clean_filenames[tar_index])[-1] noisy_filename = os.path.split(self.noisy_filenames[tar_index])[-1]

我已成功加载clean_filename和noisy_filename，分别为：clean_filename：'{clean_filename}'，noisy_filename：'{noisy_filename}'。

import numpy as npimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('lena.png', 0)# 添加高斯噪声mean = 0var = 0.1sigma = var ** 0.5noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)noisy_img = img + noise# 定义维纳滤波器函数def wiener_filter(img, psf, K=0.01): # 计算傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算滤波器 result_fft = img_fft * snr / psf_fft result = np.fft.ifft2(result_fft) # 返回滤波结果 return np.abs(result)# 定义维纳滤波器的卷积核kernel_size = 3kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2# 计算图像的自相关函数acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 计算维纳滤波器的卷积核gamma = 0.1alpha = 0.5beta = 1 - alpha - gammapsf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))for i in range(kernel_size): for j in range(kernel_size): i_shift = i - kernel_size // 2 j_shift = j - kernel_size // 2 psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))psf = psf / np.sum(psf)# 对带噪声图像进行维纳滤波filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)# 显示结果cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码报错为Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 54, in <module> filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 25, in wiener_filter snr = img_power / (psf_power + K) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1024,2800) (3,3)什么意思，如何修改

这个错误的意思是图像的噪声卷积核和维纳滤波器的卷积核形状不匹配，导致无法进行计算。可以尝试将维纳滤波器的卷积核的大小调整为与图像的噪声卷积核相同的大小，或者将图像的噪声卷积核的大小调整为与维纳滤波器的...

fim_k_noisy = fim_k + noise fim_noisy = np.zeros_like(fim)

这段代码的作用是为频繁项集添加噪声。其中，fim_k_noisy表示添加噪声后的频繁项集，fim_k表示...最后创建一个和fim_k_noisy相同大小的数组fim_noisy，将fim_k_noisy的值赋给fim_noisy，用于保存添加噪声后的频繁项集。

def add_noise(image, epsilon, k): # 添加拉普拉斯噪声 # 进行离散傅里叶变换 f = np.fft.fft2(image) # 将零频率分量移到频谱中心 fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p # noise = np.random.laplace(0, 1/b, (rows, cols)) image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) # 进行逆离散傅里叶变换 image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] # 给定隐私预算 epsilon # 计算给定隐私预算时的拉普拉斯机制的参数的最小值 # 计算每个系数的灵敏度 sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon # 计算拉普拉斯机制的参数 # 计算前 k×k 个 DFT 系数的最大值和最小值之差 delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) # 计算拉普拉斯噪声的尺度参数 c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.25 / 0.1)) / epsilon # a = np.min(sensitivity) / (epsilon * k**2) return d def add_noisy_image(): # 读取人脸图像 image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 进行离散傅里叶变换 epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 将图像转换为整型并保存 image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

import numpy as np import cv2 import math def add_noisy_image(image_path, epsilon, k): def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2...

noise_factor = 0.3 x_train_noisy = X_train + noise_factor * numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=X_train.shape)

- numpy.random.normal 生成符合正态分布的随机数，其中 loc=0.0 表示均值为 0，scale=1.0 表示标准差为 1，size=X_train.shape 表示生成的随机数的维度与训练数据相同。 - x_train_noisy 是添加了噪声后...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 %% 清空环境变量 clear all clc %% 数据导入 load data1 array_one load data2 array_two %% 训练样本（目标向量） T = [array_one;array_two]'; %% 创建网络 net = newhop(T); %% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法） load data1_noisy noisy_array_one load data2_noisy noisy_array_two %% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法） % noisy_array_one=array_one; % noisy_array_two=array_two; % for i = 1:100 % a = rand; % if a < 0.3 % noisy_array_one(i) = -array_one(i); % noisy_array_two(i) = -array_two(i); % end % end %% 数字识别 % 单步仿真——TS = 1(矩阵形式) % identify_one = sim(net,10,[],noisy_array_one'); % 多步仿真——元胞数组形式 noisy_one = {(noisy_array_one)'}; identify_one = sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}'; noisy_two = {(noisy_array_two)'}; identify_two = sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}';

接下来，通过 load 命令从数据文件中导入 noisy_array_one 和 noisy_array_two 数组作为带噪声的数字点阵。这里提供了两种方式来生成带噪声的点阵：一种是固定法，另一种是随机法（注释部分）。你可以选择其中...

请解释以下代码：Rx= Ry- Rn; [U, D]= eig( Rx); dD= diag( D); dD_Q= find( dD> 0); Lambda= dD( dD_Q); U1= U( :, dD_Q); U1_fft= fft( U1, N); V= abs( U1_fft).^ 2; Phi_B= V* Lambda/ P; Phi_mask= mask( Phi_B( 1: N/ 2+ 1), N, Srate, NBITS); Phi_mask= [Phi_mask; flipud( Phi_mask( 2: N/ 2))]; Theta= V'* Phi_mask/ K; Ksi= V'* Phi_w/ K; gain_vals= exp( -eta_v* Ksi./ min( Lambda, Theta)); G= diag( gain_vals); H= U1* G* U1'; sub_start= 1; sub_overlap= zeros( P/2, 1); for m= 1: (2N/P- 1) sub_noisy= noisy( sub_start: sub_start+ P- 1); enhanced_sub_tmp= (H sub_noisy).* subframe_window; enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= ... enhanced_sub_tmp( 1: P/2)+ sub_overlap; sub_overlap= enhanced_sub_tmp( P/2+1: P); sub_start= sub_start+ P/2; end enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= sub_overlap; xi= enhanced_sub'.* frame_window; xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap+ xi( 1: Nover2); x_overlap= xi( Nover2+ 1: N); n_start= n_start+ Nover2; end xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap; wavwrite(xfinal, Srate, NBITS, outfile);

1. 计算语音信号的相关矩阵 Rx，并对 Rx 进行特征值分解，得到特征值 Lambda 和特征向量 U1； 2. 对特征向量 U1 进行快速傅里叶变换（FFT）得到频谱，通过频谱计算语音信号的功率谱 Phi_B，并根据降噪掩码 mask 得到...
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航空公司客户满意度数据转换与预测分析Power BI案例研究

内容概要：本文档介绍了航空公司的业务分析案例研究，涵盖两个主要部分：a) 使用SSIS进行数据转换，b) 利用RapidMiner进行预测分析。这两个任务旨在通过改善客户满意度来优化业务运营。数据来源包括多个CSV文件，如flight_1.csv、flight_2.csv、type.csv、customer.csv 和 address.csv。第一部分要求学生创建事实表、客户维度表和时间维度表，并描述整个数据转换流程。第二部分则需要利用RapidMiner开发两种不同的模型（如决策树和逻辑回归）来预测客户满意度，并完成详细的报告，其中包括执行摘要、预测分析过程、重要变量解释、分类结果、改进建议和伦理问题讨论。 适合人群：适用于对数据科学和商业分析有一定基础的学生或专业人士。 使用场景及目标：本案例研究用于教学和评估，帮助学员掌握数据转换和预测建模的技术方法，提高客户满意度和业务绩效。目标是通过实际操作加深对相关工具和技术的理解，并能够将其应用于实际业务中。 其他说明：此作业占总评的40%，截止时间为2024年10月25日16:00。

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平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

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MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。