这是一个老生常谈的问题，本文将给你终极解决方案，并带您重新理解一种模式，从入门级到专业级，均有您需要的营养。
2）高性能有限脉冲响应（FIR），多相抽取器，多相内插器，半带，半带抽取器和半带内插器，希尔伯特变换和内插滤波器实现
Oriented Response Networks CVPR2017 http://yzhou.work/ORN/ Code: https://github.com/ZhouYanzhao/ORN
红外传感器能够将红外光转换为电信号，是红外成像设备的核心器件。基于红外焦平面阵列（infrared focal plane array, IRFPA）的红外传感器因为具有体积小、成本低、灵敏度高等特点，是红外传感器的主流发展方向[1]。但是，由于当前的工艺水平还无法做到使 IRFPA 上的各传感器具有相同的响应特性[2]，因此不同传感器对相同的红外辐射会产生不同的响应，导致红外图像中包含大量噪声，称为固定模式噪声。非均匀校正方法[3-4]可以消除传感器间的差异
定性地分析，高斯滤波（平滑）对图像进行平滑，会让当前像素与周围像素更加接近，像素间更加接近自然方差会变小。从频域角度，高斯滤波相当于低通滤波，会移除图像中“突兀”的高频成分，剩下的自然是相对“不突兀”的部分，反映在方差上就会变小。
昨天简单介绍了Fourier变换和卷积的概念，有了一个基本的认识之后，再看图像滤波，就不会觉得那么莫名其妙了。图像滤波这其实也是个大坑，里面涉及的东西很多，想通过今天这篇文章一下都掌握了，基本是不可能的。所以我这里就是给新手一个方向，如果想做图像方面的研究，该如何下手，然后怎么继续研究。但是我会尽力把涉及的点都提到，我觉得肯花时间来看我写的这篇文章，肯定是个好学好动手的好孩子。所以看完这个之后，最好再百度or Google一下，找点相关的资料，然后亲手动手实践一下就最好了，这样就有了一个全面的认识。 图像
实际使用中会出现轮子打滑和累计误差的情况，这里单单使用编码器得到里程计会出现一定的偏差，虽然激光雷达会纠正，但一个准确的里程对这个系统还是较为重要
1.RC滤波器截止频率在线计算器：http://www.eechina.com/tools/rc_filter_cutoff_frequency.html
时间当时是2016年，网上大部分的方案是STM32+MPU6050，也有一些用arduino做的。Arduino的问题我稍后再说，当时想的是：随大流！既然32的案例多，那么资料就多，出于稳妥，先买个样机玩玩吧。
Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发 表了著名的论文 A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘 检测。
今天要干什么？在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊，先上一组对比图片。
【新智元导读】谷歌博客今天便忙不迭地更新，介绍他们最新的图像高清生成技术 RAISR。据悉，RAISR 生成图像的质量比当前超分辨率技术更好、时间最高快 100 倍，能够实时在移动设备上运行，还能消除低分辨率图像中的混叠伪影（aliasing artifacts）。 每天，网络被用于分享、存储无数照片，让人们能够探索世界，研究新的话题，甚至能与朋友、家人分享旅程。然而，这些照片中有许多分辨率很低，它们或受拍摄设备分辨率的限制，或被故意降低分辨率以适应手机、平板以及网速的限制。随着家庭以及移动高清播放设备的普
前面一篇文章介绍了通过FDATool工具箱实现滤波器的设计，见“基于Matlab中FDATool工具箱的滤波器设计及相关文件的生成”，这里通过几个例子说明采用Matlab语言设计FIR滤波器的过程。
一、初识卷积网络结构 01 概览 前面已经做过手写体识别的任务。之前我们只是使用了两层的全连接层，或者根据喜好多加几层。我更喜欢把这样的结构叫做多层感知机，即使用到了一些现代的权重初始化方式，更好的激活函数reLU等，我还是倾向于叫做多层感知机。 对于前面的这个手写体的识别任务，我们一开始就把图片展开成了一个一维的向量来做的（要是你有印象的话），虽然效果还行，但是却忽略了很重要的一点，那就是位置关系。 以这个喵的图片为例，我们的任务现在是想识别这只猫，按照之前的做法就是把这幅图片弄成一个一维向量，然后
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内，一个周期函数重复相同值序列的次数
如何有效地提高传感器的测试精度是行业的发展趋势；近来，对传感器进行实验测试过程中发现结果存在明显的工频干扰，信号中夹杂有明显噪音，具体频率为50hz，因此，近来以解决实际问题为出发点，对相关的内容进行归纳汇总；目前，消除噪音，提高传感器采集精度主要包含两种手段：1、硬件：通过电阻电容及电感构成滤波电路，对外界干扰源进行屏蔽；2、算法：通过数字信号处理，构建IIR、FIR滤波器对噪声信号进行滤除；具体内容如下所示~
HEVC标准所实现的视频编码系统被分类为基于块的混合编解码器。“基于块”在这里意味着每个视频帧在编码过程中被划分为块，然后应用压缩算法。那么“混合”是什么意思呢？在很大程度上，编码过程中视频数据的压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现的。显然，在时间上相邻的视频帧中的图像极有可能看起来彼此相似。为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。一旦找到，该图像就被用作正在被编码的区域的估计（预测），然后从当前块的像素值中减去预测的像素值。在预测良好的情况下，差分（残差）信号包含的信息明显少于原始图像，这为压缩提供了保障。然而，这只是消除冗余的一种方法。HEVC提供了另一个选择，使用与当前块相同的视频帧中的像素值进行预测。这种预测被称为空间或帧内预测（intra）。因此，“混合”一词所指的是同时使用两种可能的方法来消除视频图像中的时间或空间冗余。还应当注意，帧内预测效率在很大程度上决定了整个编码系统的效率。现在让我们更详细地考虑HEVC标准提供的帧内预测的方法和算法的主要思想。
1 陀螺仪数据校准 1.1 原理 一款飞控上的传感器是需要进行校准的，比如这里讲的陀螺仪。目前大多数的陀螺校准其实就是去掉零点偏移量，采集一定的数据，求平均，这个平均值就是零点偏移，后续飞控所读的数据减去零偏即可，如下所示： 这里乘以0.005其实就是除以200，表示采集的200个数据。 1.2 目的 零点偏移对陀螺、进而对飞控的影响是巨大的，举个例子，加入x轴有0.2度/秒的零偏，那通过这个x轴计算出来的角度，也不会是从0度开始，造成姿态角有偏差，所以飞行过程中会很难控水平。 1.3 一般方法
让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型， 但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界，这个世界由一个2维平面构成，里面有许多地标。他有一张周围环境的地图（其实不需要地图也行），但是他不知道他在环境中的确切位置。
小勤：前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题，《将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？》，里面采用了逆透视成一列数据然后再透视回去的方法，操作比较简单，但是……
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
通过空间校正，线扫描偏振相机可以探测到双折射、应力、表面粗糙度以及常规成像无法检测到的物理特性。 光有三个基本特性：强度、波长和偏振.今天几乎所有的相机都是为单色或彩色成像而设计的。单色相机用于测量在像素级宽带光谱上的光强，而彩色或多光谱相机则用于检测红、绿、蓝和近红外波段的光强。同样，偏振照相机用于在多偏振状态下捕捉光的强度。
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文（FULLTEXT）索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持）和R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）；
现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有：
这篇论文是商汤团队在ECCV2020的一个工作：Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues，通过引入两种提取频域特征的方法FAD (Frequency-Aware Decomposition) 和LFS (Local Frequency Statistics) ，并设计了一个 MixBlock 来融合双路网络的特征，从而在频域内实现对Deepfake的检测
AOI（automatically optical inspection）是光学自动检测，顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术，核心技术点如何获得准确且高质量的光学图像并加工处理。
这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，将同一维度的再进行聚合
选自arxiv 作者：Avraham Ruderman等 机器之心编译 参与：白悦、刘晓坤 传统观点认为，CNN 中的池化层导致了对微小平移和变形的稳定性。在本文中，DeepMind 的研究者提出了一个反直觉的结果：CNN 的变形稳定性仅在初始化时和池化相关，在训练完成后则无关；并指出，滤波器的平滑度才是决定变形稳定性的关键因素。 1. 引言 近年来，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉的物体识别方面取得了巨大的成功（Krizhevsky et al., 2012; Simonyan & Zisserman
环路滤波器在锁相环等应用中经常应用。大部分书籍中都分析了举例分析了不同的环路滤波器的例子，以下是经典二阶理想环路滤波器：
学术界的一些优化工作实涵盖了编码过程的大部分模块。很 明显的趋势就是许多深度学习的网络或者方法已经开始与编码的模块进行结合，并取得了很多不错的收益。本文将按照编码过程的大致顺序分享学术界AV1编码优化技术的进展。
本文介绍了卡尔曼滤波的基本概念、原理和应用，包括预测未来和修正当下两个方面。预测未来方面，通过物理公式推导出了状态转移方程和观测方程；修正当下方面，引入了协方差矩阵和测量新息，通过公式计算得到最优估计。最后通过机器人导航的例子进行了详细说明。
【新智元导读】不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有很大的提升空间。 在目标追踪界泰斗、UC Merced 杨明玄教授的指导下，香港城市大学、阿德莱德大学、SenseNet的研究人员从深度学习的角度出发，提出了一种端到端的跟踪模型，将特征提取和响应生成融合在深度学习框架中，只采用单层卷积的
机器之心专栏 机器之心编辑部 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通滤波器，能够更好捕获 “右移” 产生的高频异常信息。在四个大规模图异常检测数据集上，BWGNN
在上一篇文章中，我们谈到机器学习“学习”的是“规则”。进一步而言，机器学习需要一套评判机制来测量相应机器学习算法的性能。这套评判机制需要将当前输出与期望输出的“差异”做为反馈信号来调整算法。这个调整的过程就是所谓的“学习”。这种“学习”其实并不陌生。在数字信号处理中，有一类滤波器称为自适应滤波器（Adaptive Filter），它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理，如下图所示。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y(n)，将其与参考信号（或称期望响应）d(n)进行对比，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此，自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。
在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。
本文主要是对 CNN网络中的 卷积层中使用 的 linear filter 改进的。很显然 有 线性就有非线性，非线性的表达能力要更加强大。这里使用一个 小网络 MLP（多层感知器）来代替 linear filter。提高系统的非线性表达能力。
来源：机器之心本文约2700字，建议阅读5分钟本文提出了图异常检测的新工具 ——Beta 小波图神经网络 (BWGNN)。 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通
上期我们一起学习来了OpenCV中的绘图与注释， 机器视觉算法(第11期)----OpenCV中的绘图与注释
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
刚参加了昨天的硕士研究生考试，专业课考的信号与系统，报考学校今年出题出的有点偏，不是题型偏而是考察知识点有明显的偏重，简单说考纲里所罗列的考点最多只考了百分之三十，考系统输入输出方程的提有好几道，傅立叶的题好几道，考试前我特意巩固的离散系统没怎么考，拉普拉斯没怎么考，上场前画了个信号流熟悉了熟悉梅森公式热热身也没考，滤波器也没按正常套路考。。。。。总之今年专业课有点诡异。 不管怎样已经考完了过去了就不再去想了静待结果吧。 今天从实用的角度好好学习学习滤波器以及傅立叶变换，先搞滤波器。考前star了一个git
参考博客：https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中，G
该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法，并确定滤波器的权值，使重要的细节保留在缩小比例的图像。更具体地说，它为更偏离局部图像邻域的像素分配更大的权重。
SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。
也服从高斯分布，所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可。由上式可知协方差矩阵对应二次项，而均值对于一次项（协方差矩阵已知），那么对应有
在上一篇文章72. 三维重建7-立体匹配3中，我为你介绍了几种用能量函数最小化得到视差图的方法，以及基于局部一致性约束的视差处理方法。这些方法都在标准测试数据集上得到了不错的成绩。然而，即便是其中最优秀的方案，得到的结果依然包括一些错误，我们需要一些方法能够纠正这些错误，或至少要标识这些错误像素。与此同时，到目前为止我们看到的方法都是认为视差值是基于离散的像素的整数型的，这显然是很粗糙的，尤其是对三维测量准确度很敏感的应用，整数型的视差值显然无法满足要求，我们需要方法能够得到浮点数型的视差值。
随着微电子控制技术的发展和人们对出行工具的日益增长的需求，一款简单易操作、容易携带、清洁无污染的两轮自平衡车开始走进大众的视野，但这种小型代步工具仍可能存在一定的不稳定性和安全隐患，本次课题主要通过在实验室制作一款简易的自平衡小车，通过手机蓝牙控制，以此模拟真实的使用者驾驶体验，在模拟实验中提升平衡车的稳定性，解决可能出现的实际问题。最终通过改造自平衡小车系统，实现基本的状态控制，并为以后其用到其它复杂的环境中提供一些实验参考。
参考博客： https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点（anchor point），通常是矩阵中心点，和原图像中待计算点对应；整个模板对应的区域，就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核（kernel）。
自动驾驶的3大核心科技是定位（在哪里），感知（周围是啥）以及控制（咋开车呢）。通过车道检测，我们可以对车的行进路线进行路径规划。本篇文章主要通过一个自行车的动力学模型讨论车辆的加速、刹车和转向的模型预测控制。目的不仅在于尽可能地控制车辆轨迹，同时也还要尽可能使速度平滑以避免晕车和频繁的刹车。
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