图 18-1 移动平均对话框 数据源区域：在此输入待分析数据区域的单元格引用。该区域必须由包含四个或四个以上的数据单元格的单列组成。...标志位于第一行：如果数据源区域的第一行中包含标志项，请选中此复选框。 间隔：在此输入需要在移动平均计算中包含的数值个数。默认间隔为 3。 输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。...如果选中了“标准误差”复选框，Excel 将生成一个两列的输出表，其中右边的一列为标准误差值。如果没有足够的历史数据来进行预测或计算标准误差值，Excel 会返回错误值 #N/A。...操作如下： （1）在C2单元格输入如图所示公式，并复制到C3:C13单元格区域。则当改变F3单元格的间隔值时，其平均预测值将改变。 ?...20.2 傅利叶工具时间序列频谱分析中的应用 对于时间序列，可以展开成傅利叶级数，进行频谱分析。对于时间序列xt其傅立叶级数展开式为展开成傅立叶级数： ?
（七）选区的修改 边界：会得到有一定宽度的环形区域，会有羽化效果 平滑：把直角选区变成圆角选区 扩展：均匀的扩大选区 收缩：均匀的缩小选区 （八）自由变换CTRL+T 按下SHIFT键，保持比例不变 按下...钢笔工具高级应用： 选择钢笔工具，按下ALT键切换成转换点工具，可以把平滑点转换成角点。 把钢笔工具放在路径线上可以自动添加锚点，放在锚点上就可以删除锚点。...通道中白色表示相应的色值达到最大，黑色表示相应的色值达到最小， 灰色表示有相应的色值，越靠近白色，色值越大，越靠近黑色，色值越小 （四）调色和校色 校色：当图像偏色时，通过调色工具对其进行校正 调色：把图像从一个色调调整到另一个色调...ALPHA通道中黑白色的意义： 黑色：表示没有被选中的区域， 白色：表示被选中的区域， 灰色：表示羽化半透明 新建ALPHA通道的方法： 1，在通道面板中新建 2，复制红绿蓝单色通道 3，存储选区 通道抠图的步骤...： 1，打开通道面板，找到对比最强烈的单色通道，复制，得到ALPHA通道 2，选择色阶等调色工具，把要保留的调到白色，不保留的调黑色，羽化半透明的调成灰色。
黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一，除许多石质山地外，大部分区域为厚层黄土覆盖，经流水长期强烈侵蚀，逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。...黄土高原 35°N-36°N，107°E-108°E 的区域 1°×1° 范围的全球基本地貌分类数据（GBLU）。...hs.plot(cmap='gray', add_colorbar=False) # 先绘制灰色的山地阴影图作为底图 dem.plot(cmap='terrain', alpha=alpha, cbar_kwargs...填洼原理示意图 参数说明 fix_flats：是否在平原区域添加一定的坡度来进行修复或拟合； flat_increment：是否需要修复或拟合高程，需要的话指定增量； max_depth：洼地判断深度，...后续可结合区域的降水、温度、岩性资料，对区域沟壑覆盖度分异的成因做进一步的分析。
在数据平滑的上下文中，低通滤波器用于减小或去除数据中的高频噪声或快速变化，以使数据趋于平滑，保留慢变化的趋势或周期性特征。...低通滤波器通常用于以下应用：去除高频噪声：在测量、传感器或通信中，信号通常会受到高频噪声的干扰，低通滤波器可用于去除这些噪声。...Loess平滑是一种局部回归方法，它对于不同区域的数据采用不同的权重，以确保在数据的每个局部区域上都能获得较好的拟合。...卡尔曼滤波的主要用途包括：状态估计：卡尔曼滤波可以用于估计线性或非线性动态系统的状态变量，尤其是在系统中存在不完全或噪声观测的情况下。这对于跟踪运动物体、导航、定位以及环境感知等应用非常有用。...DWT通过将信号分解成高频和低频部分，然后继续对低频部分进行分解，从而实现多尺度分析。DWT的计算效率高，适用于实际工程应用。
增大q值或f值，会导致平滑值平滑程度增加，对于数据中前在的细微变化模式则分辨率低，但噪声小，而对数据中大的变化模式的表现则比较好；小的q值或f值，曲线粗糙，分辨率高，但噪声大。...4. x0的平滑点就是x0在拟合出来的直线上的拟合点(y0,f( x0))。 5. 对所有的点求出平滑点，将平滑点连接就得到Loess回归曲线。...na.action"); model是否返回模型框； span是alpha参数，可以控制平滑度,相当于上面所述的f，对于alpha小于1的时候，区间包含alpha的点，加权函数为立方加权，大于...object，使用loess拟合出来的对象； newdata,可选数据框，在里面寻找变量并进行预测； se,是否计算标准误差； 对NA值的处理 实例 生物数据分析中，我们想查看PCR...取残差，去除GC含量对深度的影响 #sustract the influence of GC resi <- log(RC_DT$RC+0.01)-predictions1 RC_DT$RC <- resi
、乘性噪音及加性乘性混合噪音的方法，经过仔细的学习和编码，发现其去除加性噪音的方法效果非常好，具有现在一些EPF算法类似的边缘保留功能，并且其运算并不复杂，可以应用到类似于磨皮这种项目中。 ...就是这么个简单的过程，能平滑图像但同时保持边缘基本不受影响，比如下图的结果： ? 这个优良的品质让其能在图像磨皮方面发挥一定的作用。 在来看看这个算法的效率如何。...有了上述基础，经过个人的摸索，对于磨皮应用，这个算法的两个参数（1）半径可取：max(Src->Width, Src->Height) * 0.02， 用户输入的σ可取10 + DenoiseLevel...这样的识别处理后，把处理后图和原图进行Alpha混合，这样即保留了磨皮的光滑区域，又能保证头发等部位不被平滑掉。...分量进行加性噪音的去除 if (Ret !
（3）对得到的8处潜在滑坡地点进行分析。 研究区概况： 延安市地处陕西省北部，黄土高原的中南部地区，黄河中游，西安以北371公里。...因此，为了更有效去除因轨道误差引起的系统性误差，使用卫星精密轨道数据来对轨道信息进行修正。...自动选择超级主影像，在进行像对编辑等处理过程中可以除去相干性小的像对，其他的像对都配准到其参考影像超级主影像上。...通过对比谷歌影像确定了8处潜在滑坡地点，然后就可以对通过形变速率图对其影响因素进行分析。...，且降雨时间连续，连续冲刷和浸泡使得黄土堆积物很容易转化为泥石流，引发旧滑坡再次滑动或诱发新滑坡。
总之，这样的理解下，高频分量对应图像边缘等像素变化大的像素点；低频分量对应着图像中稳定的区域。 平滑滤波和锐化滤波 平滑滤波能去除高频分量，而锐化滤波能去除低频分量。...均值滤波就是用指定大小的、元素全为1的模糊核，对原图进行卷积操作（其实，就是原图像中当前位置对应的核大小的区域，各个元素相加），然后除以核的元素个数。...也可以理解为，其核为：元素全为1、系数为元素个数的矩阵。 然后是方框滤波。是均值滤波的推广：元素全为1、系数为alpha的矩阵。...这方面的代表是alpha-截尾均值滤波器。值域滤波器的效果是，能保留边界效果。 双边滤波综合考虑了空间域和值域，其计算公式中的权重系统，是定义域核与值域核的乘积。...检测：使用阈值法将非边缘点去除，获得真正的边缘点 如此看来，Canny边缘检测是模板操作的综合应用了，既有平滑处理，也有锐化处理。
指数平滑是根据平滑常熟α来做的，α取值在0-1的区间上，α越小越接近0，就表示做预测时对近期观测所取的比重较大。...可以简单理解alpha是平滑指数，beta是趋势指数，gamma是季节指数。rainseries时间序列没有明显上升或下降的趋势，也没有季节性的变化，所以这里这两个参数取false。 ?...结果alpha很接近0，说明预测中对近期观测数据取值权重较大。...查看预测误差是否按0正态分布，可以查看预测误差的直方图和以0和相同标准误差呈正态分布的曲线图，两者对比查看。...可看出，预测误差的方差可认为是随时间稳定的，其分布也符合正态分布。所以这个例子中，使用霍特季节性指数平滑所做的预测结果是有效的。
先前标记为上边缘，其他颞叶(即STG以外)和其他额叶(即SMC或IFG以外)的电极被合并在一起，标记为其他并以白色/灰色表示。...灰色阴影区域表示通过1,000个原始歌曲摘录身份的随机排列估计的零分布的95%置信区间。红色竖线显示了所有歌曲节选的平均识别等级。(B)使用非线性模型解码的相同面板。...解剖损伤(图7A)：去除所有STG或所有正确的STG电极会影响预测精度，与所有其他电极组相比，去除所有STG电极的影响最大。去除右侧STG电极比去除左侧STG电极影响更大，去除左侧STG电极无影响。...或所有其他区域不影响预测精度。...此外，去除左半球的单个区域没有影响，但去除所有左电极确实表明左半球存在冗余，音乐信息在空间上分布在左半球区域。
首先，Y对X的散点图现在完全没有关于Y和X之间关联的形状的信息，因此在逻辑回归模型中应该如何包含X....在Stata中，lowess命令有一个logit选项，它给出了一个平滑的logit对X的图。...还需要注意的是，在X值很少的区域，估计的logit会更加不精确。这里我们从正态分布生成X，我们可以从图中看到只有少数X值小于-2或大于+2（正如我们所期望的那样！）。...因此，我们不应过分关注X空间的这些区域中的估计logit值。...即使有大型数据集，黄土图中建议的功能形式也可能看起来很奇怪，纯粹是因为不精确，因为X空间/分布的某些部分没有太多数据。
删除诊断法直接评估每个案例对拟合回归模型的影响，方法是删除案例，重新拟合模型，并注意到回归系数或其他回归输出，如残差标准差，如何变化。...部分残差b′1x1+e可以被绘制出来，并对x1x1进行平滑处理，以显示f()的估计。其中e=y-(a′+b′1x1+b′2x2+⋯b′kxk)是因变量残差。...CERES图(Cook 1993)，是成分加残差图的一个版本，它使用平滑器而不是线性回归，因此对预测因子之间的非线性关系更加稳定。...2SLS回归中对非恒定方差的补救方法与最小二乘回归中的补救方法相似。 我们已经提出，如果误差方差随着响应水平的提高（或降低），并且因变量是正的，那么我们就可以通过对因变量进行幂变换来稳定误差方差。...最后，我们可以在2SLS中使用系数协方差矩阵的估计（或自举法：例如，见Davison和Hinkley 1997）来修正非恒定误差方差的标准误差，就像Huber（1967）和White（1980；也见Long
图像表示的质量和分辨率对后续处理步骤至关重要。 基本图像处理操作： 滤波与增强： 应用各种滤波器来平滑图像、去除噪声或突出图像中的特定特征。...通过对各个通道的平滑处理，可以改善图像质量并去除噪声。这在许多图像处理任务中都是很常见的预处理步骤。 5.2 实验思考 数字图像平滑处理的目的是什么？试写出相应的程序设计步骤。 1....通过应用平滑滤波器，可以模糊噪声的影响，从而降低图像中的噪声水平，提高图像的清晰度和可读性。 平滑细节和突变区域：图像中可能存在一些细节和突变区域，如纹理、边缘、纹理等。...平滑处理在图像处理领域具有广泛的应用，涵盖了噪声去除、细节平滑、数据预处理和图像增强等方面。通过选择适当的平滑滤波器和参数设置，可以根据具体的应用需求达到不同的处理效果。 2....应用滤波器：将选择的平滑滤波器应用于图像上的每个像素或像素区域。这可以通过卷积操作来实现，其中滤波器的每个元素与图像的对应像素或像素区域进行加权求和。
如何从头开始对两个相关样本实现成对t检验。 让我们开始吧。 ?...我们可以在双侧检验中解释统计量，这意味着如果我们拒绝零假设，那可能是因为第一个均值小于或大于第二个均值。...首先，让我们生成两个100高斯随机数的样本，其方差相同为5，均值不同为50和51。...我们使用这些作为我们对这些数据进行检验的期望值。 t=-2.262, p=0.025 我们现在可以使用上一节中定义的函数对相同的数据应用我们自己的实现。 这个函数将返回t统计量和临界值。...如何从头开始对两个相关样本实现成对t检验。
Canny算法的步骤如下： 1、对输入图像进行高斯平滑，降低错误率。 实现方法就是采用高斯平滑算子进行卷积运算。...在33区域内，边缘可以划分为垂直、水平、45°、135°，4个方向，据此将360等分4份(不论正负，区域关于中心方向对称)，同样的梯度方向也为四个方向，可划分为4份*。...在每一点上，领域中心 x 与沿着其对应的梯度方向（由θ的值确定）的两个像素相比，若中心像素为最大值，则保留，否则中心置0，这样可以抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘。...（一般取TH=0.3或0.2,TL=0.1）然后将小于低阈值的点抛弃，赋0；将大于高阈值的点立即标记（这些点为确定边缘点），赋1或255；将小于高阈值，大于低阈值的点使用8连通区域确定。...这个步骤完成了孤立边缘的舍去和不完整边缘的一个连接，去除了假边缘，优化了真边缘。不得不说大佬说的就是对。 经过上述步骤，Canny算法的边缘检测实现了以下目标： 1、低错误率。
题目主要要求为： 1.对采集图像进行背景去除，取得手背部分； 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域； 3.提取手背静脉走势； 4.对提取的静脉进行细化处理，去除毛刺； 5.改进算法，提高程序的通用性和适普性...我们首先需要对原始图像进行预处理，对灰度化的图像去除背景，计算质心并提取有效区域，然后对有效区域进行直方图均衡化处理进行图像增强，采用均值滤波方法对图像进行平滑处理；随后对比采用不同的图像分割方法，将效果最好的处理结果进行图像细化...具体做法是对形态学处理后的平滑二值图进行逐点扫描，计算得出质心： 其中A是二值图中的手背区域，M是行数，N是列数。...当对所有边界点都检查完毕后，将所有标记了的点去除，直到所有的像素点都不可删除。...在图像细化后，可能存在静脉毛边、突起或孤立的小区域，为了准确检验，有必要进行细化后的修复，通过这一过程使静脉变得平滑。
虹膜主要由结缔组织构成，内含色素、血管、平滑肌。虹膜的颜色因含色素的多少和分布的不同而异，一般有黑色、蓝色、灰色和棕色等几种。 ...和center2分别是左右瞳孔中心，radius1和radius2分别是左右眼的虹膜半径，分别设定为左右眼宽的1/4，width和height分别是原图的宽和高，hasFace代表原图是否检测到人脸，alpha...当前像素位置在眼睛区域内时，我们对相应像素进行亮眼操作，具体做法如下。 首先我们对眼睛区域内的像素求取5x5的高斯模糊。step1是横向步长，为1/480；step2是纵向步长，为1/720。...alpha一起来决定该点的最终像素值。...欢迎扫码或搜索关注我们的微信公众号：“天天P图攻城狮”，那上面将陆续公开分享我们的技术实践，期待一起交流学习！
下面是一副简易的堆积钢管侧面的模型图（如果为了存储或运输也有可能会变成六边形），我们能够看到，钢管就变成了一个个堆叠起来的圆橙色部分可以看做是一个个钢管，而灰色部分则是钢管所包裹成的阴影。...数钢管实战 图像预处理 当我们获得图像后，一般需要对图像进行色彩空间转换、噪声去除、对比度增强、图像平滑等预处理操作，才能够更好地进行后续的图像分析任务的处理。...Blob Detection Blob Detection（斑点检测）是一种计算机视觉中常用的图像分析技术，用于检测和识别图像中的斑点或区域。...斑点通常是图像中的亮点或暗点，其在图像中具有一定的特征和属性，例如颜色、大小、形状等。Blob Detection的目标是找到这些斑点并提取相关信息。...轮廓筛选和过滤：根据应用需求，可以通过一些筛选条件和过滤方法，对提取的轮廓进行进一步处理。例如，可以根据轮廓的特征进行筛选，去除过小或过大的轮廓，或者根据形状特征进行形态学处理。
这里主要指absolute 在position:fixed/absolute内加入： -webkit-transform: translateZ(0); 抖动情况，则在内容区域，加入 ： overflow-y...: auto; 7.点击元素产生背景或边框怎么去掉 ios用户点击一个链接，会出现一个半透明灰色遮罩, 如果想要禁用，可设置-webkit-tap-highlight-color的alpha值为0去除灰色半透明遮罩...； android用户点击一个链接，会出现一个边框或者半透明灰色遮罩, 不同生产商定义出来额效果不一样，可设置-webkit-tap-highlight-color的alpha值为0去除部分机器自带的效果...； winphone系统,点击标签产生的灰色半透明背景，能通过设置去掉； //特殊说明：有些机型去除不了
图像表示的质量和分辨率对后续处理步骤至关重要。 基本图像处理操作： 滤波与增强： 应用各种滤波器来平滑图像、去除噪声或突出图像中的特定特征。...4.3 利用频率域低通滤波器对加入噪声图像进行处理 实验结果如图4所示： 图4 分析： 上图展示了一幅包含十枚硬币的图像，并对其应用了低通滤波器进行处理。...最后的几行代码用于在不同子区域中显示各个滤波器处理后的图像，并设置相应的子区域标题。 该代码通过读取了一幅图像，并对其添加了椒盐噪声。...然后，通过应用不同尺寸的均值滤波器，生成了多个平滑滤波后的图像，并将它们显示在不同的子区域中，以便进行对比分析。这样可以观察和比较不同尺寸的均值滤波对图像的平滑效果。...通过应用适当的滤波器，可以抑制或减小噪声信号，使图像恢复到更清晰、更准确的状态。 平滑处理：平滑处理是通过滤波器对图像进行模糊化，减少图像中的细节和噪声。
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