1) Gaussian noise
高斯噪声
1.
Method for filtering image contaminated with strong Gaussian noises;
一种强高斯噪声的图像滤波方法
2.
Removal of Gaussian noise from images based on an adaptive volterra filter
基于自适应Volterra的高斯噪声图像滤波算法
3.
Gaussian Noise Suppression based on the Module Filter of low SNR Image
低信噪比图像高斯噪声非线性模值滤波算法分析
2) Gauss noise
高斯噪声
1.
To remove mixed impulse noise and Gauss noise in digital images,a new mixed filter based on the adaptive median filter and fuzzy weighted mean filter is proposed.
为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和模糊加权均值滤波的混合滤波方法。
2.
The experiment indicated that gauss noise and spot noise may be removed effectively using the method,and the detail of image may be saved commendably,achieved with hardware expediently.
实验表明,该算法能有效滤除图像中的高斯噪声和斑点噪声,同时能很好地保持图像中的细节部分且比较容易用硬件实现。
3.
In this paper,we have proposed a higher order statistics based weighted image hybrid filter to denoise Gauss noise blurred images.
根据高斯噪声的特点,该文引入高阶统计量并结合空域滤波的模板法描述图像的纹理信息,提出了一种基于高阶统计量分析的图像混和加权滤波方法。
3) Gaussian noise
高斯噪声<声>
4) Gaussian white noise
高斯白噪声
1.
Accuracy analysis of frequency estimated by applying time-shifting correcting method of phase difference in presence of Gaussian white noise;
高斯白噪声背景下时移相位差校正法的频率估计精度分析
2.
Impact of Gaussian white noise on a two-dimensional neural map;
高斯白噪声对神经元二维映射模型动力学的影响
3.
driven by Gaussian white noise is investigat-ed.
研究在高斯白噪声作用下的一类化学反应：得到了该系统随机动力学方程的精确含时解，推导了系统组分ｘ（ｔ）和ｙ（ｔ）的一阶矩和二阶矩，讨论了系统的统计性质。
5) non-Gaussian noise
非高斯噪声
1.
Time dependence of entropy flux and entropy production for a stochastic system with double singularities driven by non-Gaussian noise
非高斯噪声驱动的双奇异随机系统的熵流与熵产生
2.
This paper deals with the detection of weak transient signal buried in non-Gaussian noise.
研究非高斯噪声中微弱瞬态信号的检测。
3.
The traditional method of fault diagnosis of nonlinear system with non-Gaussian noises is based on particle filter.
非高斯噪声下非线性系统的故障诊断中,一般是基于粒子滤波器的方法,但普通粒子滤波器通常会发生“退化”现象,严重影响故障的检测和诊断品质。
6) Gaussian colored noise
高斯色噪声
1.
Based on the method of transformation, this paper studies the Fokker-Planck equation of a stochastic system with double singularities driven by Gaussian colored noise.
通过变换的方法讨论了一类高斯色噪声驱动的双奇异随机系统所对应的Fokker-Planck方程,并结合Shannon信息熵的定义及Schwartz不等式原理给出了经变换后该系统随时间演化的熵变化率上界的精确表达式。
2.
This paper shows the Fokker-Planck(FP) equation of a stochastic system with double singularities driven by Gaussian colored noise.
讨论一类(非平衡约束下)高斯色噪声驱动的双奇异随机系统对应的Fokker-Planck方程,结合Shannon信息熵定义给出此类系统的熵流、熵产生随时间演化的精确表达式。
补充资料：奥罗宾多·高斯
| 奥罗宾多·高斯（1872～1950） Aurobindo Ghose 印度哲学家。早期民族解放运动领袖。生于加尔各答近郊的一个婆罗门种姓家庭。7岁时到英国留学，曾在伦敦圣保罗中学和剑桥大学读书。1893年回国，在巴洛达大学任教，并着手学习梵文和印度古代哲学经典。1905年民族解放运动高潮时，他积极投入反英斗争，在加尔各答创办爱国报纸《敬礼祖国》，担任爱国人士建立的国民学院院长职务，成为当时孟加拉民族运动的主要领导人。奥罗宾多在印度现代哲学史上占有重要地位。他的哲学体系称为精神进化论，是一种客观唯心主义学说，主张宇宙的最高本体是超自然的纯精神实体，称为“梵”或“宇宙精神”。梵超越时间、空间、数量、质量和一切形式，是一种不依赖他物的自在之物。在分析世界的进化过程时，奥罗宾多把宇宙分为现象世界（现实世界）和超越世界（本体界）。现象世界包括物质、生命和心思。超越世界包括梵和超心思。超心思是指一种超越人的心理活动的意志——超自然意识，它起着连接现象世界和超然世界的媒介作用。他认为，人是梵的显现，梵以“潜在意识”的形式寓居于人的存在之中，成为人的精神本质。奥罗宾多的社会进化论是其“精神进化论”哲学在历史领域的发挥和运用。他认为，历史的发展虽然受到经济因素的影响，但归根结底还是由人类的理性决定的。他预言，社会发展的最终目标是精神化的时代或精神化的社会。奥罗宾多一生著有百余种著作，哲学著作有：《神圣生命》、《印度文化的基础》等。
|
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条