算术均值滤波和几何均值滤波

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

元件相同,用途不同LC振荡是又外来信号通过LC时会产生180度的相位移,振荡是原理是输出给输入加一个同相的反馈,当用放大器反相时,如共射电路的集电极输出和基极输入是反向的,之间加一个LC就是正反馈,就

解题思路：考查均值不等式解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/readq

记Pn:An=(a1+a2+...+an)/n≥Gn=(a1a2...an)^(1/n)Qn：(x1+y1+…)(x2+y2+…)…(xn+yn+…)≥[(Πx)^(1/n)+(Πy)^(1/n)+…

高斯滤波由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数,因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器.可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波.均值滤波是对是对信号进行局部平均,以平均值来代表该像素点的灰度值

就是用算术几何平均值：a+b>=2√(ab).

均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作,幅值近似相等且随机分布在不同位置上,这样可以平滑图像,速度较快,算法简单.但是无法去掉噪声,只能微弱的减弱它.中值滤波：常用的非线性滤波方法,也是

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

这是图像滤波、平滑的问题处理方式.一般使用模板进行平滑的时候,因为模板本身是有大小的所以边缘的地方处理不到.边缘一般忽略掉或是采用加行加列的方式.比如3*3模板加一行,5*5加两行.注意加行和列的时候

你是问为什么不是小数吗?由于模板大小限制,这些处理都是离散的,模板越大这些就越接近正确结果.其实你想想,如果一个小小的3*3模板你用小数做根本没意义的,计算精度没提高徒增计算时间.高斯滤波模板3*35

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点.中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好.因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点.

方法一：filter2clear all;I=imread('lena.bmp');%读入预处理图像imshow(I)%显示预处理图像K1=filter2(fspecial(

clear;i=imread('girl.bmp');j=imnoise(i,'salt&pepper',0.02);h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];[a,b]=size(j);j1=j;

现在滤波方法主要该算是维纳和卡尔曼,自适应滤波中LMS其实就是变系数的维纳滤波,维纳滤波本身也是线性滤波,FIR和IIR是传统的频率域的滤波方式,和维纳卡尔曼这种现代滤波出发点不是一回事儿再问：数字摄

电容滤波属电压滤波,是直接储存脉动电压来平滑输出电压,输出电压高,接近交流电压峰值；适用于小电流,电流越小滤波效果越好.电感滤波属电流滤波,是靠通过电流产生电磁感应来平滑输出电流,输出电压低,低于交流

对于输出电流较小的电路,如控制电路等,一般采用电容滤波较为合适.对于输出电流较大的电路,一般采用电感滤波效果好.对于要求直流电压中脉动成分较小的电路,如精度较高的稳压电源,常采用电容电感滤波.用电容器

解题思路：均值解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/readq.php?

由题目已知:σ=8,均值(X把)=50由于σ已知,所以用公式:X把±u1-α/2σ/根号n求得:50±1.976*8/5区间为:53.16-46.84注意:1-α/2为下角,要查表求得,因为置信区间是

计算太复杂,没有实战意义,其实投资没有这样复杂,还是择机而动灵活,去年我赢利800％,就是指标加上灵活,股市还是人为因素多,你的这些用于彩票可能有用些