多尺度数据挖掘
当前话题为您枚举了最新的多尺度数据挖掘。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
Matlab实现单尺度和多尺度Retinex算法程序
这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。
Matlab
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2024-07-22
多粒度数据库封锁技术续篇
多粒度封锁（续）例：三级粒度树。根结点为数据库，数据库的子结点为关系，关系的子结点为元组。数据库关系Rn关系R1元组元组……
SQLServer
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2024-08-04
多粒度数据库封锁协议优化
多粒度封锁协议允许对树结构中的每个节点进行独立加锁。对某一节点加锁将影响其所有子节点，这种封锁方式包括显式和隐式两种类型。
SQLServer
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2024-08-19
多尺度Retinex图像增强的新方法
基于Petro, AB, Sbert, C., & Morel, JM (2014)的研究，探讨了多尺度Retinex算法在图像增强中的两种不同实现方式。第一种方法通过指数缩小'scalefactor'直至'scalefactor^nscale'，加速大图像处理但可能引入光晕伪影。第二种方法则接受不同尺度作为输入，支持非约束缩放。算法使用最大通道作为图像照明的近似值，并计算出两种反射率的百分比。
Matlab
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2024-08-30
Matlab实现多尺度二维小波变换
wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。
语法：
[C, S] = wavedec2(X, N, 'wname')
[C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D)
参数：
X：输入图像
N：分解层数
'wname'：小波名称
Lo_D：低通分解滤波器
Hi_D：高通分解滤波器
返回值：
C：小波系数矩阵
S：簿记矩阵，包含分解过程的信息
Matlab
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2024-05-20
多尺度一维分解-小波变换Matlab实现
多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)
Matlab
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2024-05-23
多尺度排列熵Matlab程序的优化与验证
这个程序是为了计算信号复杂度而设计的，利用多尺度排列熵进行分析。
Matlab
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2024-07-19
多尺度图像边缘检测的小波变换优化
利用Matlab源代码实现基于小波变换的多尺度图像边缘检测，通过优化算法提升检测精度。
Matlab
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2024-07-20
多尺度信息对中医文本关系抽取的研究
本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用，提升抽取准确性和效率。
统计分析
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2024-09-19
多尺度多焦点多侧面交互技术-MT8516原理图解
4.2多尺度、多焦点、多侧面交互技术(1)多尺度界面与语义缩放技术。当数据量超过屏幕像素总和时，无法一次完整显示所有数据。多尺度界面是解决此问题的有效方法，它以不同空间尺度组织信息，并将尺度层次与信息呈现内容联系起来，主要使用平移和缩放作为交互技术。信息可视化对象会随尺度大小进行语义缩放。语义缩放已广泛应用于二维地图可视化系统，对于大数据可视化分析至关重要，支持从高层次概要信息到低层次详细信息的分层可视化。图26展示了ZAME系统在百万规模图的语义缩放可视化效果，它使用矩阵网格形式展示不同尺度的图节点。
算法与数据结构
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2024-08-25