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  1. 利用MATLAB仿真软件进行图像的变换域分析 带程序

  2. 读取图像并求出图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差、两图像的协方差、相关系数等
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-06-29
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:taolei372817455
  1. 小波系数分析

  2. 小波系数使用协方差分析小波系数之间的关系
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2011-11-18
    • 文件大小:434176
    • 提供者:bowrain
  1. 计算图像的协方差、相关系数和信息熵 C#

  2. 计算图像的协方差、相关系数和信息熵 C# 原创
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2011-12-07
    • 文件大小:47104
    • 提供者:yuanrongceo
  1. 协方差与相关系数--ppt例子

  2. 协方差与相关系数--ppt例子
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-02-25
    • 文件大小:891904
    • 提供者:goodshot
  1. 图像特征值提取函数

  2. 用于提取图像的方差、协方差、相关系数等图像统计特征值的matlab编写的函数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-10-26
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_29192903
  1. c#协方差、相关系数矩阵及特征值计算

  2. 利用c#语言实现协方差矩阵、相关系数矩阵及他们的特征值计算,可执行源码。
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2016-11-08
    • 文件大小:70656
    • 提供者:nazi71
  1. 协方差系数和相关系数 matlab

  2. 压缩包里有两个m文件和一个例子。只是要一个相关数而已,cov,corrcoef函数为什么要出来矩阵呢,好麻烦,每次设置系数的时候都感觉不踏实。。然后就自己写了两个小函数,技术含量比较低,可以看作函数学习的例子吧。。然后默认系数都是1/N,需要改成1/(N-1)的,可以自己设置下。偷懒用的,求不喷,相互进步吧。。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-11-23
    • 文件大小:940
    • 提供者:huanbi0560
  1. c#编写小envi,包括均值方差相关系数协方差各种直方图极差纹理共生矩阵对比度/K-T变换/RGB/HIS/波段运算K-均值最大似然OIF图像拉伸均衡化规定化

  2. c#编写的小envi,包括计算均值,方差,相关系数,协方差,累计/联合/灰度直方图,极差纹理。共生矩阵,对比度,K-T变换,RGB显示,HIS变换,波段运算,K-均值分类,最大似然分类,OIF计算,图像拉伸均衡化/规定化
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2018-01-07
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_39445960
  1. 方差、标准差、协方差、相关系数20190805.docx

  2. 方差、标准差、协方差、相关系数的区别与联系
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-05
    • 文件大小:434176
    • 提供者:qq_20936501
  1. 协方差局限Quark模型中的衰变And→/ +()

  2. 在LHCb协作组织报告了最近对衰变Bc→J /ψπ(K)和Bc→J /ψℓνℓ的测量之后,我们计算了整个运动区域中Bc→J /ψ和Bc→ηc跃迁的形状因子 在协变局限夸克模型中。 然后,我们使用计算出的形状系数来评估上述Bc介子的半轻子和非轻子衰变的部分衰变宽度。 我们发现RK + /π+和Rπ+ /μ+ν之比的理论预测与最后的LHCb数据吻合良好。 但是,发现RJ /ψ的预测被低估了。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-22
    • 文件大小:350208
    • 提供者:weixin_38737635
  1. IIB型超弦理论的模形式和SL(2,ℤ)-协方差

  2. 进入具有恒定复数模量的IIB型超弦理论有效作用的低能膨胀的局部高阶微分相互作用通常以q U单位违反IIB超重力的U(1)R对称性。 这些相互作用的系数在SL(2,ℤ)变换下以全纯和反全纯权重(w,-w)转换为非全纯模块化形式,其中q U = -2w。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-05
    • 文件大小:799744
    • 提供者:weixin_38621897
  1. 期望、方差、协方差及相关系数的基本运算

  2. 期望、方差、协方差及相关系数的基本运算
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:378880
    • 提供者:abacaba
  1. 协方差_相关系数

  2. 详细介绍了协方差和相关系数的概念,适合初学者学习。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-12-31
    • 文件大小:240640
    • 提供者:jerryin
  1. pandas的相关系数与协方差实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇pandas的相关系数与协方差实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_38532139
  1. 基于干扰加噪声协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成

  2. 在自适应波束形成中,由于期望信号(SOI)导向矢量(SV)的误差、采样点数较少、训练数据中存在期望信号成分等原因,造成波束形成的性能严重下降。针对以上问题,提出了一种稳健波束形成方法。首先利用MUSIC算法和参数估计来重构不包含SOI的干扰噪声协方差矩阵,再通过利用相关系数来估计出期望信号导向矢量。仿真结果表明,该算法可以处理较大的方向误差,并且信噪比(SNR)在较大的范围内都可以得到比传统方法更佳的性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:206848
    • 提供者:weixin_38653694
  1. pandas的相关系数与协方差实例

  2. 1、输出百分比变化以及前后指定的行数 a = np.arange(1,13).reshape(6,2) data = DataFrame(a) #计算列的百分比变化,如果想计算行设置axis=1 print(data.pct_change()) ''' 0 1 0 NaN NaN 1 2.000000 1.000000 2 0.666667 0.500000 3 0.400000 0.333333 4 0.28
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_38686924
  1. 相干积累检测器中协方差矩阵估计的新算法

  2. 针对传统协方差矩阵估计方法忽略了海杂波的统计一致性随雷达距离分辨率的变化而变化以及可积累脉冲受参考样本数量的限制这两个问题,提出了一种基于对角加载的协方差矩阵估计算法,其加载系数随着杂波向量的一致性变化而自适应地变化.改进的估计矩阵相对误差小,条件数好,加载系数为近似最优.实测海杂波数据实验表明,使用改进的估计算法使检测器的性能有明显改善.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38610657
  1. 水下声阵列基于对角线抑制的最小方差无失真响应

  2. 误码水下声学阵列的高安装精度导致了阵列流形的无扰动。 此外,在水下声学阵列信号处理中,目标要么是静态的,要么是缓慢移动的方位角。 因此,可以通过延长观测时间来准确估计协方差矩阵。 但是,由于Kong径小,信噪比(SNR)低和干扰大,该处理方法仅限于较差的轴承分辨率。 本文开发了用于最小方差的对角线拒绝(DR)技术。开发了无失真响应(MVDR)以提高分辨率性能.DR的核心思想是拒绝协方差矩阵的主要对角线元素,以改善输出信号以达到最佳效果。干扰和噪声比(SINR)。 在此,SINR的定义隐含地假定了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:337920
    • 提供者:weixin_38653085
  1. 协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法

  2. 针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计(GRCCE)方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:894976
    • 提供者:weixin_38745891
  1. 统计学入门(一):协方差,皮尔逊系数及斯皮尔曼系数的R语言实现

  2. 前言:R语言是实践统计学和机器学习的良好工具,个人觉得相比Python比较容易学习。协方差,皮尔逊系数以及斯皮尔曼系数的具体统计学或数学意义就不在此过多描述,主要是解释其R语言代码实现,将分别使用公式的方式计算以及直接调用现有function的方式,以下是具体操作。 (一)首先导入数据并绘制图像,数据是介个样子: A B C D E Y 234 0.04 48 0.1 0.45 16 225 0.12 42 6 0.85 17 216 0.12 10 10 0.9 19 204 0
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:34816
    • 提供者:weixin_38620959
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