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Unet-master1
- 适用对象：小样本数据。功能：分割各种类型图像。评价：效果良好的深度学习算法。(Applicable object: small sample data. Function: Segmentation of various types of images. Evaluation: A good deep learning algorithm.)
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy
SLIC_data_structure
- 使用matlab编写的获取SLIC超像素方法分割的结果图的每个块的Lab各个通道的均值和方差值，为后续算法提供数据。(The mean and variance of each Lab channel in each block of SLIC super-pixel segmentation result graph are obtained by matlab, which provides data for subsequent algorithms.)
无线通信基站的基带发端仿真系统
- 系统发端整体设计 基带发端系统设计分为八个模块： 1）数据产生模块（Data Generation） 2）CRC校验及码块分割模块（CRC Attachment and Segmentation） 3）信道编码模块（Channel Coding） 4）速率匹配模块（Rate Matching） 5）码块级联模块（Code Block Concatenation） 6）加扰模块（Scrambling） 7）调制模块（Modulation） 8）MIMO层映射和预编码模块（Laye
垃圾短信分类
- 基于文本内容的垃圾短信识别,对数据进行了数据清洗,分词等,进行 了模型训练及评价(Based on the text content of spam short message recognition, data cleaning, segmentation, model training and evaluation are carried out)