本文着重研究海平面温度(SST)以及2015年西北太平洋(NPO)上发生的台风CHAN-HOM和Nangka造成的降雨变化。 7月7日至13日,SST降温区主要发生在两个台风轨道的中部,在CHAN-HOM和Nangka台风通过期间,最大SST下降达到4℃以上。 由于CHAN-HOM台风和Nangka的共同作用,SST冷却现象保持了约15天。 CHANHOM台风和Nangka产生了大雨,最大日降雨量分别为120毫米(7月8日)和130毫米(7月11日)。 在a1,c区域,平均气温和降雨量基本呈正相关,相关系数为0.54,而在a2区域,平均温度和降雨量的相关系数为﹣0.6。
2024-01-10 22:59:55 3.51MB
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chan算法matlab代码FusionNet 使用网络摄像头进行非接触掌纹和手指纹理识别 使用网络摄像头进行非接触掌纹和手指纹理识别的演示源代码。 代码中使用的算法基于论文: A. Genovese, V. Piuri, F. Scotti, and S. Vishwakarma, "Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach", in Proc. of the 2019 IEEE Int. Conf. on Computational Intelligence & Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA 2019), Tianjin, China, June 14-16, 2019, pp. 1-6. ISBN: 978-1-5386-8344-6. DOI: 10.1109/CIVEMSA45640.2019.9071620 项目页面: 大纲: 源代码: 引
2023-03-28 00:31:50 1.41MB 系统开源
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为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先,在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度。实验证明,提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度,还能保持分割过程的稳定性。
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Chan-Vese模型在图像分割领域正被广泛应用。然而,传统的水平集方法存在两个重要的数值问题:水平集函数不能隐式地保持为符号距离函数;由于采用梯度降方法求解使水平集演化速度缓慢。针对该问题提出两种快速分割方法加快演化速度:对偶方法和分裂Bregman方法。为了让水平集保持符号距离函数特性,利用投影方法加以约束,并采用增广Lagrangian方法加快收敛速度。实验结果表明,提出的两种快速分割方法比传统的梯度降方法分割效果好、计算效率高。
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chan算法及其加入角度信息后的比较 ChanAlgorithm——基本Chan算法 ChanAlgorithm_A——加入角度信息后的Chan算法,需要注意Chan算法的B矩阵 test——测试文件 CHANFUC——刘老师编的Chan算法,经比较后,小区半径并不影响定位精度。 chan4是对CHANFUC的测试。
2023-02-06 00:32:24 24KB chan算法
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ERROR:“missing Change-Id in commit message footer” 解决方法: 拷贝commit-msg到每个需要使用gerrit提交代码的项目中 将commit-msg文件拷贝到 -> 项目文件夹\.git\hooks(文件夹不存在则新建), 这时将上次commit的代码reset后再次commit and push -> push to Gerrit即可。 详情参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13887bf130102ymv4.html
2022-11-03 17:47:59 5KB git+gerrit missing chan changeid
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Chan算法可将TDOA中的求解多个双曲线的非线性方程求解,化为带参数的伪线性方程,可大大降低运算量
2022-11-03 15:41:06 2KB TDOA CHAN
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在eeglab预处理脑电信号中,需要定位电极,改文件包含电极定位文件,电极定位为预处理必须操作。
2022-11-02 18:23:46 1KB 脑电预处理电极定位文件
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关于chan 算法的定位精度分析,内置chan算法的matlab代码实现
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