这个例子展示了如何使用差分方差法来估计给定序列的Hurst参数。通过Matlab工具,用户可以进行数据分析和可视化,以便更好地理解序列的特性。
利用Matlab进行差分方差法估算Hurst系数
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该代码基于Hinton等人关于对比差异的论文。
对于两个均值和标准差分别为$mu_1,sigma_1$和$mu_2,sigma_2$的高斯分布,其乘积与具有以下均值和标准差的正态分布成比例:
$$ mu = frac {mu_1 sigma_2 ^ 2+ mu_2 sigma_1 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} $$
$$ sigma
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主要功能:
检测电脑屏幕中的人脸
分析人脸情绪
运行步骤:
安装依赖: 确保已安装OpenCV和Keras库。
运行程序: 执行 python main.py 启动程序。
选择区域: 程序会提示您选择屏幕截图区域,将光标移动到目标窗口的左上角和右下角,然后按Enter键确认。
实时分析: 程序将自动捕获屏幕截图、检测人脸并分析情绪。
技术细节:
屏幕截图: 使用 pyautogui 获取屏幕位置,并利用 mss 模块进行高效的屏幕截图。
人脸检测: 采用基于Keras的MTCNN
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