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搜索资源列表

  1. 数字信号处理c语言程序集

  2. 目录 1.1均匀分布的随机数 第一章 数字信号的产生 1.2正态分布的随机数 1.3指数分布的随机数 1.4拉普拉斯（Laplace）分布的随机数 1.5瑞利（Rayleigh）分布的随机数 1.6对数正态分布的随机数 第一篇 常用数字信号的产生 1.7柯西（Cauchy）分布的随机数 1.8韦伯（Weibull）分布的随机数 1.9爱尔朗（Erlang）分布的随机数 1.10贝努里（Bernoulli）分布的随机数 1.11贝努里—高斯分布的随机数 1.12二项式分布的随机数 1.13泊 松

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-03
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：tianzhu131

  1. PSNR和归一化相关系数NC值

  2. 在matlab平台下求图像峰值信噪比，以及其归一化相关系数NC的值，利用求两个图像之间的信号均方差mse，在利用公式psnr=10*log10(255^2/mse);求得其峰值信噪比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-23
    • 文件大小：419
    • 提供者：luzhouping456

  1. Zemax 教程精品全集

  2. zemax中文教程全.pdf 目录 第一章 绪论 1 关于本文档的说明(About this document) 1 ZEMAX能做什么?(What does ZEMAX do?) 1 ZEMAX不能做什么?(What doesn’t ZEMAX do?) 1 学习如何使用ZEMAX(Learning to use ZEMAX) 2 系统要求(System requirements) 2 多处理器计算机(Multiple processor computers) 2 安装过程(Installa

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-05-29
    • 文件大小：3633672
    • 提供者：xinghuo08

  1. 归一化均方差 matlab

  2. 归一化均方差 matlab 图像对比 图像相似

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：547
    • 提供者：qqydm

  1. nmse 归一化均方差 图像对比 图像相似 matlab

  2. nmse 归一化均方差 图像对比 图像相似 matlab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：552
    • 提供者：qqydm

  1. 数字信号处理c语言程序集

  2. 数字信号处理c语言程序集 数字信号处理常用算法C语言程序 1.1均匀分布的随机数 第一章 数字信号的产生 1.2正态分布的随机数 1.3指数分布的随机数 1.4拉普拉斯（Laplace）分布的随机数 1.5瑞利（Rayleigh）分布的随机数 1.6对数正态分布的随机数 第一篇 常用数字信号的产生 1.7柯西（Cauchy）分布的随机数 1.8韦伯（Weibull）分布的随机数 1.9爱尔朗（Erlang）分布的随机数 1.10贝努里（Bernoulli）分布的随机数 1.11贝努里—高斯分布

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-03-01
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：haigenwong

  1. 基于matlab的dct图像压缩

  2. matlab下的dct图像压缩。X=imread('c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG'); trueImage=double(X); trueImage=trueImage/255; figure; imshow(trueImage); title('原始图象'); %对图象进行归一化 %以下为对图象进行DCT变换%得到图象的DCT系数矩阵及DCT系数方差矩阵 dctm=dctmtx(8); imageDCT=blkproc(i,[8 8],'P1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：483328
    • 提供者：u010736137

  1. 对基于灰度曲面匹配虹膜识别算法的改进与实现

  2. (1)虹膜定位过程中，采取了自适应定位虹膜内边缘的算法，对虹膜的定位 更加准确，同时提高了定位的速度。 (2)归一化的过程中，采用改进的Daugman橡皮纸模型，解决了虹膜的平移 和缩放问题；使用了能量分布检测的方法，确定了虹膜归一化的起始位置，为 虹膜的匹配打下了基础。 (3)在徐露等提出的基于灰度曲面匹配的虹膜识别算法的基础上，对其进行 了改进，减少了匹配平移次数，提高了虹膜识别的速度；提出了分区域加权求 均方差的方法，提高了虹识别的精度。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-09
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：u014620174

  1. 基于ＡＲ-ＨＭＭ 在线能量调整的语音增强方法

  2. 针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题，本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法 ．该方法以归一化临界带能量为特征，采用高斯混合模型对背景噪声进行分类，利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模型和纯净语音的 ，在最小均方误差准则下估计语音和噪声的功率谱 ．考虑到非平稳环境中训练集和测试集的差异性，需在线调整语音模型和噪声模型中的能量，语音模型的能量调整采用迭代的期望最大化算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41828110

  1. 模式识别作业K-L变换

  2. 模式识别作业，特征提取。K-L变换是在均方误差测度下，失真最小的一种变换，其失真为被略去的各分量之和。由于这一特性，K-L变换被称为最佳变换。许多其他变换都将K-L变换作为性能上比较的参考标准。以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT），K-LT是Karhuner-Loeve变换的简称

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-25
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_41673669

  1. 光纤通信原理与系统 高清带书签

  2. 1 光纤通信概论 1 1.1 光纤通信的发展史 1 1.2 光纤通信系统 3 2 光纤 6 2.1 概述 6 2.2 光线在光纤中的传输 9 2.2.1 阶跃光纤中的光线分析 9 2.2.2 梯度光纤中的光线分析 10 2.2.3 平面光波导 13 2.3 光纤的波动理论 17 2.3.1 波动方程 17 2.3.2 归一化变植 18 2.3.3 贝塞尔方程的场解 19 2.3.4 特征方程 21 2.3.5 线偏振校及其特性 22 2.3.6 传播常数卢与归一化频率V 的关系 24 2.3.

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2018-10-04
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：zhongguodachuan

  1. 模型校正基础知识.pdf

  2. 传播模型校正基础知识，包含传播模型的目的和意义、基础理论、校正流程、数据处理方法、模型检验模型校正的目的及意义 传播模型定义 口传播模型用于预测地形、障碍物及人为环境对电波传播中路径损耗的影响。 例如SPM模型,模型表达式如下,模型校正需要对下面公式中的可变K值进行校正 L=K1+K2lg(d)+k3·log(Hnen)+k4·D计 ration loss +Ks. log(d). log(Hrxefr)+K6HRxefr)+CLutter.f(clutter) 其中 d:接收机与发射机之间的距

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：harold_eden

  1. 研究论文-PSK信号的调制参数估计与识别.pdf

  2. 针对PSK信号，分析了BPSK信号和QPSK信号的谱相关特性，并通过计算机仿真了这2种信号的谱相关平面图（即循环频率-频率双频三维图），提出了利用循环谱相关函数的截面图估计BPSK信号和QPSK信号的调制参数（即载频和码元速率）并识别这2种信号的方法. 搜索最大峰值可估计信号的载频，计算最大峰值与次大峰值差可估计出信号的码元速率，通过仿真得到载频估计与码元速率估计的归一化均方误差，并根据谱相关特性设置阈值识别出BPSK信号和QPSK信号. 该方法在低信噪比下也可达到很好的识别估计效果，适于雷达

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：453632
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 神经网络的实验步骤详细分析具体-神经网络大作业（一）.doc

  2. 神经网络的实验步骤详细分析具体-神经网络大作业（一）.doc 本人做的神经网络的实验，步骤详细，分析具体，适合做入门学习用-I do neural network experiments, the steps detailed analysis of specific, suitable for entry to study 截取某些内容，方便参考： 用BP网络识别雷达测速的三类信号 一．数据来源      此信号来自一部测速雷达获得的三种目标的回波信号，三种目标分别是行人W、自行车B和卡车T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_39840924

  1. 神经网络的实验步骤详细分析具体-神经网络大作业（三）.doc

  2. 神经网络的实验步骤详细分析具体-神经网络大作业（三）.doc 本人做的神经网络的实验，步骤详细，分析具体，适合做入门学习用-I do neural network experiments, the steps detailed analysis of specific, suitable for entry to study 截取某些内容，方便参考： 用BP网络识别雷达测速的三类信号 一．数据来源      此信号来自一部测速雷达获得的三种目标的回波信号，三种目标分别是行人W、自行车B和卡车T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 量子引力的规范不变重正则化

  2. 使用Batalin-Vilkovisky技术和背景场方法，为量子引力的通用模型详细说明了量规不变的重新归一化的证明，该模型具有变态不变且没有其他可能的异常对称性。 量规不变的可归一化性意味着，在量子有效作用的所有循环扩展阶数中，一个人都可以控制量规变换生成器的变形，从而使这种作用不变。 在量子引力中，这意味着当平均量子场，重影和反场均关闭时，可以保持有效作用的发散部分的一般协方差。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-07
    • 文件大小：345088
    • 提供者：weixin_38677648

  1. 使用超声波的智能手机手势识别.pdf

  2. 利用超声波技术，在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文徐曾春,吴凯娇,胡平:使用超声波的智能手机手势识别 ()挥手向前 ()挥手向后 ()挥手向左 ()挥手向右 图不同的手势时频图 特征均为先靠近发射源,然后远离发射源,但是细节方 面咯有不同。 实现细节 系统流程 获得反射的超声波数据集 图为系统流程图。首先,通过话筒获取 最初,系统先获得手势运动的时间序列片段,此时 段时间序列,经过快速傅里叶()变换将此序列从时片段已经经过处理,结果如图所示。出于本实验 域信号转换为频域信号。接着搜

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2019-10-15
    • 文件大小：946176
    • 提供者：xiaokala_2011

  1. MIMO雷达发射波形优化设计.pdf

  2. 本文构建了OFDM-LFM信号模型，并通过信号模糊函数的分析验证了其理论上的正交性。随后采用同样具有良好脉冲压缩性能的多相编码信号，以极小化峰值旁瓣为代价函数选择通过遗传算法对发射波形进行优化。最后，基于序列二次规划研究了自相关峰值旁瓣电平和互相关峰值电平与码长N、序列数L和加权系数的数值关系。目录 第一章绪论 1.1MIMo雷达波形设计的研究意义及背景 1.2MMo雷达波形设计研究现状的国内外背景和历史发展 第二章MIM雷达概述…… 2.1MIMO雷达的信号模型 般信号模型 3335 2.2信

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_36731567

  1. array-normalize：将数组归一化为零均值和单位方差-源码

  2. 数组归一化 将数组标准化为单位长度，即0..1范围。 请参阅。 const normalize = require ( 'array-normalize' ) normalize ( [ 0 , 50 , 100 ] ) // [0, .5, 1] normalize ( [ 0 , 0 , .1 , .2 , 1 , 2 ] , 2 ) // [0, 0, .1, .1, 1, 1] normalize ( [ 0 , .25 , 1 , .25 ] , 2 , [ 0 , .5 , 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42122306

  1. 基于片相似性和最大似然期望最大化的低剂量CT重建算法

  2. 针对低剂量计算机断层成像(CT)重建的图像产生严重退化的问题,提出一种基于片相似性各项异性扩散和最大似然期望最大化(MLEM)的低剂量CT重建算法。首先,采用基本的MLEM算法对低剂量投影数据进行重建;然后,由于片相似性在降噪的同时,也能较好地保持图像的边缘和细节信息的特点,对重建后的图像使用基于非局部理论思想的片相似性降噪方法处理;最后,由于低剂量投影数据还存在脉冲噪声点,使用中值滤波对图像进行处理。采用Sheep-Logan体模作为实验模型进行低剂量CT图像重建的仿真,与BI-MART、BI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38508549
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