一种毕达哥拉斯式模糊深度去噪自动编码器用于工业事故预警

frost滤波器用于图像处理SAR图像去噪

本程序包提供了基于Pytorch框架的LSTM-SAE模型实现，其能够有效地进行序列数据的降维和特征提取。通过长短期记忆网络和堆叠式自动编码器的结合，能够更好地捕捉数据的时间维度和空间维度信息。详细的

Osher是ULCA的教授，ROF方法使用TV约束进行去噪，可以从偏微分方程角度进行理解，是一篇非常经典的文献，引用次数高达6000多次

多自动编码器文本分类模型设计，苏峰，王旭，在文本挖掘研究中，通常采用向量空间模型。然而,向量空间模型带来的高维稀疏矩阵运算是影响文本分类准确率的重要因素之一。近年��

PyTorch VAE 在pytorch中实现的变体自动编码器(VAE)的集合,着重于可重复性。 该项目的目的是为其中许多很酷的VAE模型提供一个快速简单的工作示例。 所有模型都在上进行了训练,以一致

用贝叶斯算法进行图像去噪，贝叶斯算法是一种小波变化，去噪效果好

一种自适应结构先验的图像去噪算法 李英冯筠刘飞鸿卜起荣* 西北大学 智能信息处理实验室 卜起荣 汇报大纲 一研究背景 二研究方法 三实验结果 四总 结 一研究背景 1. 对于图像去噪算法来说难点是边缘

摘要:小波变换是在局部放电信号去噪过程中常用的方法,由于实际信号中噪声频带较宽,仅用小波变换去噪有可能带来波形畸变。文中将经验模态分解( EmpircialMode Decomposition,EMD

在进行单训练样本人脸识别时，基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法，由于类内散布矩阵为零矩阵，根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究

研究了复杂背景下红外小目标图像的去噪问题，鉴于小波阈值法去噪的缺点，结合小波变换的去相关性和能量紧支性，提出一种新的去噪方法。考虑到实际中的复杂背景和大量干扰，弱小目标通常占有很少像素，首先对红外小目