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频率域图像增强 傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建而不丢失任何信息。吉布斯现象（又叫吉布斯效应）：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲）进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰值越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时，该峰值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯现象。

本实验通过MATLAB函数对图像加入模拟噪声，并利用MATLAB自带函数进行图像滤波。实验中实现了Sobel算子进行图像边缘提取，并通过自编程实现Laplacian锐化增强。此外，还利用模糊处理改变图像的灰度值，达到灰度增强的效果。

私域数据化运营是指企业通过收集、分析和利用自身拥有的用户数据，以更精细化、个性化的方式进行运营和营销的过程。这有助于企业更好地了解他们的用户、满足用户需求，提高用户忠诚度，从而实现更好的业务增长。以下是进行私域数据化运营的一般步骤： 1. 数据收集与整合：收集来自不同渠道的用户数据，包括网站、移动应用、社交媒体、线下活动等，并整合到中心化数据库中。 2. 数据清洗与整理：确保数据的准确性和一致性，处理错误、重复或不完整的信息。 3. 用户画像构建：基于收集的数据创建用户画像，描述不同用户群体的兴趣、偏好、购买习惯等。 4. 数据分析与洞察：利用数据分析工具，深入挖掘数据，找出用户行为的模式和趋

JPEG压缩的Matlab代码在DCT域中使用奇异值分解的多焦点图像融合。多焦点图像融合是一种将来自不同焦距的场景中的多个图像融合为整个区域都聚焦的图像的过程。DCT域中的图像融合方法因其时间和能量消耗低、复杂度低而非常有效，尤其在视觉传感器网络（VSN）中以JPEG格式压缩定影图像时。提出了一种低复杂度的DCT域多焦点图像融合技术，提高了输出图像质量。该方法在嘈杂条件下稳定，使用8×8输入块的奇异值分解（SVD）的奇异值计算5个最大奇异值的几何平均值，作为聚焦块检测的标准。

流式时域信号的幅度和相位工具，挺适合做非线性系统建模的朋友，尤其是想搞清楚系统输入输出之间到底差了多少的时候。用的是 FFT 搞频域，结果能直观看出非线性控制系统的“波特图”效果，虽然不是真正意义上的波特图，但也蛮接近了。你可以丢进输入输出的音频信号，抓感兴趣频点的相位和增益，挺实用的。 FFT时域数据，换句话说，就是把时间序列变成频率维度的，这样你就能知道某个频率段信号到底有没有被放大或者相位偏移。输入是两个 wav 流，比如系统输入和输出，完就能看差距。挺适合做动态系统响应的，尤其是非线性那种，不像传统波特图只能线性系统用。 如果你做过控制系统建模，尤其是那种黑盒建模，应该知道用频响数据搞

该存储库包含MATLAB脚本和样本数据，用于应用以下方法中的去噪技术：Mousavi, SM, 和 CA Langston (2016) 提出的自适应噪声估计与抑制方法，改进微震事件检测。文中使用的方法包括最小控制递归平均法进行噪声级估计，并在短时傅立叶变换(STFT) 域内应用Stein的无偏风格估计。更多细节请参见《Journal of Applied Geophysics》期刊中的论文：Adaptive noise estimation and suppression for improving microseismic event detection。 BibTeX引用格式：@arti

安装Tomcat，并进行必要的配置。

MySQL 配置详解 这份文档详细讲解了 MySQL 的配置方法，涵盖了各种参数设置和优化技巧。

本指南提供有关 RMAN 配置的全面信息，涵盖各种选项和设置。通过遵循本指南，您可以优化 RMAN 备份和恢复策略，以确保数据安全和可用性。

Hadoop配置中默认值可满足大多数使用场景，无需手动设置。