【传知代码】VRT: 关于视频修复的模型（论文复现）
本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 概述 视频修复技术（Video Restoration Techniques，VRT）是一种利用计算机视觉和图像处理技术来改善、修复和恢复视频内容的方法。其主要目的是消除视频中存在的噪声、模糊、失真、抖动等问题，使视频内容更清晰、更稳定，并且提高其视觉质量和观感。其实现的作用是： 视频修复与单一图像修复的区别在于：前者主要关注从单一图像中恢复...
知识分享|非凸问题求解方法及代码示例【分类迭代】【大M法】
非线性问题matlab+yalmip求解案例，但是在实际建模及编程过程中，会遇到各种各样的问题，比如下面的模型就出现了非凸的报错问题，主要原因在于目标函数为两个变量乘积。 该问题直接写成matlab代码如下： clear;clc;% ====== 变量定义 ======%x=sdpvar(1,2,'full');r=sdpvar(1,2,'full');b1=binvar(2,1,'full...
JavaScript对象设计哲学：八种模式塑造高效代码
一、引言 🚀 对象是JavaScript中一种复合数据类型，能够存储多个不同数据类型的值。它们不仅存储数据，还封装了方法，即可以直接在对象上执行的功能。了解多种创建对象的方法，对于编写清晰、可维护的代码至关重要。接下来，让我们一一揭开这些方法的神秘面纱。🔍 二、Object 构造函数 🧱 Object构造函数是JavaScript中最基础的对象创建方式，虽然在日常开发中不如对象字面量那样频繁使用，但...
2024年第二十六届“华东杯”（B题）大学生数学建模挑战赛|数学建模完整代码+建模过程全解全析
(0) = 0 y(0) = 0 θ(0) = 0 α(0) = 30° 最后，我们可以使用Python的数值积分函数odeint来求解车辆的运动方程，并将结果保存到result2.xlsx文件中。 代码示例： import numpy as npfrom scipy.integrate import odeintimport pandas as pd # 定义车辆的运动方程def vehicl...
2024 五一杯高校数学建模邀请赛（C题）| 煤矿深部开采冲击地压危险预测 |建模秘籍&文章代码思路大全
每个时间段出现干扰信号的次数。 Step 8：根据出现干扰信号的次数，对时间段进行排序，取出前5个时间段作为最早发生的干扰信号所在的区间。 Step 9：将结果输出到表1和表2中。 下面是python代码的实现： import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.fftpack impor...
卡尔曼滤波FB(CODESYS ST源代码)
读4次。在了解线速度测量FB之前需要先了解编码器转速测量FB,链接如下：1、编码器转速测量FB汇川AM400PLC编码器转速测量功能块(M法测速)-CSDN博客文章浏览阅读15次。M法测速的原理和相关代码，大家可以参考相关专栏文章，常用链接如下：1、编码器M法测速仿真编码器M法测速仿真(Simulink)_mt法测速 simulink-CSDN博客文章浏览阅读2k次。https://rxxw-cont...
【高质量】2024五一数学建模C题保奖思路+代码（后续会更新）
！ 一定要点击文末的卡片，那是获取资料的入口！ 你是否在寻找数学建模比赛的突破点？ 作为经验丰富的数学建模团队，我们将为你带来2024 年五一数学建模（C题）的全面解析包。这个解决方案包不仅包括完整的代码实现，还有详尽的建模过程和解析，帮助你全面理解并掌握如何解决类似问题。 问题1：如图1，已知现场工作面的部分电磁辐射和声发射信号中存在大量干扰信号，有可能是工作面的其他作业或设备干扰等因素引起，这对后...
2024年五一杯高校数学建模竞赛（A题）|钢板切割问题 | 建模解析，小鹿学长带队指引全代码文章与思路
所有矩形件要先于椭圆切割，因此需要将椭圆内部的矩形件和椭圆外部的矩形件分别放在两个不同的路径中，然后再将这两个路径合并为最终的最优切割路径。 最后，根据求解得到的最优切割路径，可以计算出空程总长度。 代码如下： # 导入必要的库import numpy as npimport math # 定义函数，将下料切割布局转换为数学模型def transform(N3): # 定义矩形件的起始点和终止点...
GEE必须会教程—植被覆盖度（FVC）计算（代码分享）
植被覆盖度（FVC）的计算是遥感上非常重要的一个研究领域，因事务繁忙，今天小编先带来FVC的全文代码，给大家试试，后期会出一期专栏进行代码的详细介绍： 今天福利满满，直接上代码，修改研究区域即可用。 var region=ee.FeatureCollection('users/hesuixinya511/SouthWest_China');var empty = ee.Image().toByte(...
【图像超分】论文复现：Pytorch实现RDN！保姆级复现教程！实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM！代码注释详尽！易读易复用！可用于训练自己的数据集！附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件！
第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！...