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fingerprint.zip_fingerprint_threaditu_指纹_分离重叠_重叠指纹

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简介：
本项目提供了一种处理和分析重叠指纹的技术方案，通过特定算法从复杂背景中分离并识别出清晰的指纹图像，便于后续的身份验证或犯罪调查工作。 基于松弛迭代算法的重叠指纹分离技术能够实现两个重叠指纹的有效分离。

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  • fingerprint.zip_fingerprint_threaditu_指纹_分离重叠_重叠指纹
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    本项目提供了一种处理和分析重叠指纹的技术方案，通过特定算法从复杂背景中分离并识别出清晰的指纹图像，便于后续的身份验证或犯罪调查工作。 基于松弛迭代算法的重叠指纹分离技术能够实现两个重叠指纹的有效分离。
     
  • 重叠相加法和重叠保留法
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    《重叠相加法与重叠保留法》是一篇介绍信号处理领域中高效实现线性卷积技术的文章，详细解析了这两种方法的工作原理、应用场景及其优劣比较。 本段落主要讲解长度列与短序列卷积算法（或相关算法），以及重叠保留法和重叠相加法，并通过公式推导其计算原理。
     
  • 计算相互重叠的NMI指标
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    本研究提出了一种计算多个社区间相互重叠的Normalized Mutual Information (NMI) 指标的方法，用于量化不同划分方案间的相似度。 计算重叠互信息NMI的源码可以在Linux环境下实现。参考文献为：Lancichinetti A, Fortunato S, Kertész J. Detecting the overlapping and hierarchical community structure in complex networks[J]. New Journal of Physics, 2009, 11(3): 033015.
     
  • 基于MATLAB的重叠相加与重叠保留算法实现
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    本研究采用MATLAB平台，详细探讨并实现了重叠相加法和重叠保留法两种线性卷积的高效计算方法，旨在提高信号处理中的运算效率。 本段落讨论了如何在MATLAB中实现重叠相加和重叠保留算法。
     
  • 重叠社区的数据集划分
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    本文探讨了在重叠社区结构中有效划分数据集的方法，旨在提高机器学习模型的性能和泛化能力。 在社交网络分析领域，重叠社区划分是一个重要的概念，与传统的非重叠社区划分不同，它反映了节点可以同时属于多个社区的现实情况。此数据集包含多种经典网络，如“football”（美国大学橄榄球联盟）和“karate”（卡特武术俱乐部），用于研究和测试重叠社区检测算法。 以“football”为例，该数据集基于美国大学间的橄榄球比赛记录构建而成，每个节点代表一个球队，边则表示两队之间的比赛。由于球队间可能存在多种关系，如联盟内赛程、友谊赛等，这体现了社区的重叠性。通过分析这种网络结构可以识别出具有相似比赛模式的团队群体，并进一步理解它们间的竞争与合作关系。 另一个经典案例是“karate”数据集，它记录了70年代某个武术俱乐部成员间的关系网。每个节点代表一位会员，边则表示他们之间的互动情况。由于人际关系复杂多变，同一会员可能同时参与多个小团体的活动，从而形成重叠社区结构。对这种网络进行分析有助于揭示该组织内部的社会关系和动态变化。 面对重叠社区划分挑战时，需要采用特殊策略以有效识别这些交集部分，而不是仅依赖于传统的二元分类方法。常见的算法包括Blondel Louvain 方法、Girvan-Newman 层次聚类法、标签传播算法（Label Propagation）以及基于图谱流的算法等。虽然这些技术在处理非重叠社区时表现良好，但在应对重叠结构时则需要额外考虑如引入概率模型或允许节点权重分配于多个社区之间的策略。 评估重叠社区划分效果的关键指标包括NMI（标准化互信息）、F-score、精确度和召回率。通过使用交叉验证或者利用不同的随机种子重复实验等方式来确保结果的稳定性和可复制性，可以帮助研究者更好地理解和比较不同算法的表现。此外，将实验结果可视化为节点-社区分布图可以直观展示社区结构及其重叠情况，并便于进一步分析讨论。 此“重叠社区划分数据集”提供了丰富的素材供学者深入探索社交网络中复杂多样的社群结构特征，推动相关检测技术的发展和完善。
     
  • MATLAB 中的图像重叠分块处理
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    本文章介绍了在MATLAB环境中进行图像处理的一种方法——图像重叠分块技术。通过将大尺寸图像分割成小块以便于局部特征分析和高效数据操作，这一过程对于实现复杂图像算法具有重要意义。文中详细解释了如何利用MATLAB语言的函数库来执行该任务，并讨论了几种常见的优化策略以提高处理速度和效果。 本程序实现了对图像进行重叠分块的操作，可以设置图像块的大小和图像块间的重叠率。
     
  • MATLAB中的重叠相加法
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    简介：本文介绍了在MATLAB环境下实现重叠相加法（Overlap Add Method），一种高效处理长卷积运算的技术。通过分段短卷积和结果合并的方式，该方法极大地提高了计算效率与灵活性，在信号处理领域具有广泛应用。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 重叠相加法 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 清除命令窗口中的所有文本并清除工作区的所有变量 clc; clear; %---------------------------初始化---------------------------------- % %---------------------读取语音信号------------------------------- % [Y,FS,NBITS] = WAVREAD(E:\学习相关\matlab学习总结\数字信号处理仿真\重叠相加法\signal_mix.wav); xn = Y;
     
  • (TD)文字重叠避让.VLX
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    文字重叠避让.VLX是一款专为设计师打造的实用插件，能够智能解决文本间重叠问题，优化排版效果，提升设计的专业度和美观性。 将数据加载到CAD后，可以设定值并自动移动点号。对于不需要移动的标记，可以选择设置特定颜色或放置在固定图层上。这样，在进行大规模普查时需要调整大量点位的情况下，能够节省不少时间和精力。
     
  • 拓扑校验_面重叠.wmv
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    本视频演示了拓扑校验中“面重叠”的检测过程与修正方法，详细讲解了如何避免和解决地理信息系统中的面层数据冲突问题。 拓扑验证_面重叠.wmv