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デジタル信号処理に関する推奨リソース（書籍、チュートリアル、講義など）とは何ですか？技術レベルでの作業を開始する方法は？

35 reference-request  self-study  soft-question 

私はここ数年、コンピュータービジョンと画像処理の両方に取り組んで学び、今では完全な初心者ではないと考えています。 それでも、これらすべての年月の後、それが主にコンピュータビジョン関連であるか、それが画像処理であるかどうかを私の仕事の特定の部分について伝えることは困難です。私はただその行を見ることができません-私が仕事、勉強、研究するとき、私は両方のキーワードで参考資料を読みます。 だから、私はフィールドの比較（違いだけでなく、重複）に焦点を当てて、コンピュータビジョンと画像処理フィールドの定義に興味があります。 さらに、（概念的または既存の）実用的なアプリケーション、プロジェクト、および処理/活用の例を示すことは有益だと思います。 単独（またはほとんど）のコンピュータービジョンツールとアイデア 単独で（またはほとんど）画像処理ツールとアイデア 両方の分野のツールとアイデアの組み合わせ どちらがもう一方ではなく、どちらになるのか、または両方になるのかに特に注意。 これらのフィールドは非常に関連性があり、「線」はこの質問が求めているほど明確ではないかもしれないことを理解していますが、この質問のポイントは分類するための単純な決定ルールを設計することではないことを理解してください（私の）むしろ、これらの分野の焦点と目標のより良い理解。また、特に質問していなくても、質問の調子で話題になっているような追加情報を歓迎します。

14 image-processing  computer-vision  soft-question  theory 

この質問がこのサイトに適していることを願っています。 Liu Cixinの小説であるThe Three Body Problemのこの箇所に出会いました。 教授は2枚の写真を掲示しました。1つは、清明祭の期間中に川沿いの有名なSong王朝の絵でした。もう1つは晴れた日の空の写真、雲の切れ間だけで壊れた深い青色の広がりでした...写真の情報量-そのエントロピー-は絵画の1桁または2桁を超えていました 代表的な写真： これは本当ですか？この直感に反する現象をどのように説明しますか？

12 image  image-compression  soft-question 

私の研究室には「統計的信号処理」を専門とするポスドクがあります。彼は電気工学の博士号を取得しており、収集した神経データを分析しています。 私は彼の足跡をたどるためにどのようなコース /トピックを勉強し始めるべきかと思っています。統計や信号処理のようなものを正確に探しているのではなく、両方に基本的なクラスがありましたが、それでも彼の仕事を理解するのは難しいと感じています。

11 reference-request  soft-question 

私はエッジ検出にハフ変換を使用しようとしています、そして基礎として勾配画像を使用したいと思います。 私はこれまでやっていること、画像所与のIサイズの[M,N]とその偏導関数gx、gy、各画素の勾配角度を計算することですthetas = atan(gy(x,y) ./ gx。同様に、勾配の大きさをとして計算しmagnitudes = sqrt(gx.^2+gy.^2)ます。 ハフ変換を作成するには、次のMATLABコードを使用します。 max_rho = ceil(sqrt(M^2 + N^2)); hough = zeros(2*max_rho, 101); for x=1:M for y=1:N theta = thetas(x,y); rho = x*cos(theta) + y*sin(theta); rho_idx = round(rho)+max_rho; theta_idx = floor((theta + pi/2) / pi * 100) + 1; hough(rho_idx, theta_idx) = hough(rho_idx, theta_idx) + …

9 image-processing  edge-detection  image-processing  computer-vision  image-registration  discrete-signals  noise  bpsk  snr  demodulation  bpsk  multipath  synchronization  timing  image-processing  filters  algorithms  edge-detection  sampling  demodulation  bpsk  synchronization  timing  fft  fourier-transform  delay  audio  speech-recognition  soft-question  discrete-signals  discrete-signals  autocorrelation  frequency  computer-vision 

私は生物医学工学の修士プログラムに参加しており、主に信号処理に関心があります。残念ながら、私はこのテーマについてさらに深く知りたいと思っています。私の大学はその要求に対応できません。コースの数は限られています。私が尋ねた教授は、地元のプロジェクトについて知りません。参加できました。 生物医学/生体電気信号処理に関連するオープンソースプロジェクトはありますか？ そうでない場合、他のタイプの有益な課外活動をお勧めできますか？私はおそらくこのプロジェクトに1〜2時間を費やすことができます。

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私はパターン認識と機械学習に関するビショップの本を読んでいます。導入セクションを通過すると、「テストデータ」と「トレーニングデータ」という2つの広く使用されている用語の違いを理解できるかどうかわかりません。トレーニングデータは、特徴抽出とも呼ばれる前処理段階の後に取得するデータですか？ここで、テストデータは元の入力です。私は正しいですか？

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