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语音端点检测实验
语音端点检测实验
于 2021-06-11 发布
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1.任意选取一副彩色图像,对RGB三色的分量图像分别显示。 2.伪彩色图像增强处理:选择灰度图像,采用如下图所示的传递函数实现灰色-彩色图像的变换处理,得到彩色图像。 (a)红色分量的传递函数 (b)绿色分量的传递函数 (c)蓝色分量的传递函数 3.任意选择彩色图像,显示其R,G,B分量图像,并使用5*5均值滤波器分别对彩色图像的RGB分量进行平滑滤波,显示R,G,B分量平滑滤波图像。叠加所有的彩色分量图像,完成平滑后的全彩色图像。比较原彩色图像和平滑后的彩色图像。 4.将(3) 的彩色图像,显示其HSI图像,并对强度I分量进行均值滤波平滑,再转换为RGB图像进行显示,与(3)中的平滑后的彩色图像进行比较并相减,用图像显示两种结果的差别。
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【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │ ├── Bag_KISVM_prediction.m │ ├── Bag_KI_SVM.m │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Inst_KISVM_prediction.m │ ├── Inst_KI_SVM.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │ ├── COPYRIGHT │ ├── Makefile │ ├── README │ ├── doc.txt │ ├── heart_scale.mat │ ├── make.asv │ ├── make.m │ ├── read_sparse.c │ ├── read_sparse.mexw32 │ ├── read_sparse.mexw64 │ ├── svm.cpp │ ├── svm.cpp.bak │ ├── svm.h │ ├── svm.h.bak │ ├── svm.obj │ ├── svm_model_matlab.c │ ├── svm_model_matlab.c.bak │ ├── svm_model_matlab.h │ ├── svm_model_matlab.obj │ ├── svmpredict.c │ ├── svmpredict.mexw32 │ ├── svmpredict.mexw64 │ ├── svmtrain.c │ ├── svmtrain.c.bak │ ├── svmtrain.mexw32 │ └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files
2021-07-07 00:32:06
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