搜索资源列表
Canny
- 对图象进行边缘检测。首先对图像进行高斯虑波，减少噪声的干扰，然后求图像的梯度，进行非最大值抑制
边缘检测算法的基本步骤
- 边缘检测算法的基本步骤 （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。 （2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。 （3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。 （4）定位。精确确定边缘的位置。 Canny边缘检测算法 step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方
RecoveryofSignalfromTransientScatteredResponseCont
- 本文分析了用经验模态分解( Empirical Mode Decomposition ,EMD) 方法处理非平稳噪声信号的基本原理 , 并利用 EMD 方法有效地消除了高斯白噪声对瞬态散射回波的干扰. 文中以一人工合成瞬态回波为例 ,对本方法的有 效性作了检验.
图像处理程序集
- P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
harry-corner-detection
- harry角点检测c++源代码，利用差分算子对图像进行滤波，对Ix2/Iy2/Ixy进行高斯平滑，以去除噪声，计算角点量，进行局部非极大值抑制以获得最终角点-harry corner detection c++ source code, the use of differential operators on image filtering, Gaussian smoothing of Ix2/Iy2/Ixy to remove noise, calculate the amount of co
yuanchengxu
- 程序清单A中收录了产生PPM-TH和PAM-DS这两个信号源的所有函数；程序清单B中收录了加性高斯白噪声（AWGN）信道建模，正交和非正交单脉冲PPM-TH接收机结构，以及反极性PAM-DS单脉冲接收机结构仿真所需的所有函数。-A list of procedures resulting in a collection of PPM-TH and PAM-DS these two signal sources all function procedure includes a list of
MATLAB_digital_modulation
- 设定噪声为高斯白噪声，对2ASK、2FSK、2PSK、2DPSK等各种调制方式及相应的主要解调方式下（分相干与非相干）的误码率进行统计，并与理论值进行比较，以图形方式表示误码率与信噪比间的关系。 -Set the noise is Gaussian white noise, right 2ASK, 2FSK, 2PSK, 2DPSK a variety of modulation and corresponding demodulation mode, the main (sub-coher
exp3
- 设定噪声为高斯白噪声，对2ASK、2FSK、2PSK、2DPSK等各种调制方式及相应的主要解调方式下（分相干与非相干）的误码率进行统计，并与理论值进行比较，以图形方式表示误码率与信噪比间的关系。-Set the noise is Gaussian white noise, right 2ASK, 2FSK, 2PSK, 2DPSK a variety of modulation and corresponding demodulation mode, the main (sub-coherent
communicaton_lab
- 编程产生一组随机的0、1二进制比特序列，分别用2ASK, 2FSK, 2PSK和2DPSK四种调制方式把它们调制到一个较高的载频上，调制参数自定，请给出前8个比特所对应的时域波形。 画出上述四种信号通过高斯白噪声信道后的相干解调器和非相干解调器的原理框图，并给出判决前的观测值的数学表达式。注: 如果某些调制方式无法进行非相干解调，请给出原因。 根据题2中的观测值的数学表达式，分别编程实现判决过程，将判决结果与原数据作比较，统计出各自在不同比特信噪比 值下的误比特率 ，然后画出 与 (dB
fsk
- fsk调制 相干解调 非相干解调 高斯白噪声 误码率 matlab-fsk modulation of non-coherent demodulation of coherent demodulation error rate of Gaussian white noise matlab
camshift
- 基于camshift的目标跟踪源代码，了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的。- 英语 中文(简体) 日语 Based on the target tracking camshift source code, has been able to better address the dynamic model of nonlinear non-Gaussian and t
whiten-noise
- 白化噪声 使得高斯华 对于非高斯的信号有显著的应用 值得一看-whiten noise
sc3
- 通过观察图像lena_noise.bmp可以看到，该图像主要包含高斯噪声、椒盐噪声等。 通过查阅资料可知，维纳滤波可以很好的滤除高斯噪声，而中值滤波对于椒盐噪声的滤出效果优异，因此本次采用维纳+中值的滤波方式进行图像的去噪处理。 图像常用评价方法有：信噪比、相关系数、清晰度。信噪比较为常用；相关系数 由于滤波会使原图像失去某些细节，因此这种评价方式为参考性指标而非绝对评判标准；清晰度 为图像子块的方差 综合考虑采用图像的峰值信噪比(PSNR)作为评价去噪效果指标(自编PSNR.
1.5-dimensional-spectrum
- 1.5维谱具有良好的噪声抑制能力, 是分析非线 、非高斯信号的强有力工具-1.5 d spectroscopy has good noise suppression capability, is to analyze the line The strong tool, non-gaussian signal
DVB-T-TimingaChannelEstimation
- DVB-T 2k模式定时估计Matlab仿真。重新修改了程序。包括DVB-T信号产生，瑞利多径信道衰减，高斯噪声加入。 定时估计的粗定时用极大似然法，细定时用分散导频。首先确定导频模式，再通过相邻导频相关确定定时偏差。此方法适用于瑞利多径信道，高斯信道，也适用于莱斯多径信道。 信道估计利用DVB-T导频，LS估计，导频位置的时间插值，非导频位置频率插值，非常有效。 该程序经过多次运行无误，不足之处在于变量使用不规范，注释简单，读程序很费劲哈。 其特点是均采用经典算法，简单有效为主，对
Gaussian--.wps
- 非高斯有色噪声中的谐波回复的方法研究，主要是SVD_TLS方法。-Methods of non-Gaussian colored noise harmonic restoration
FEKF-under-Levy-noises
- 介绍了非高斯Levy噪声下的分数阶扩展卡尔曼滤波算法，对非线性离散系统进行滤波。-The fractional order Extended Kalman Filter algorithm for nonlinear discrete system under non-Gaussian Levy noises
MTALAB雷达
- 不同信噪比条件下的LFM匹配滤波结果。 服从均匀分布 ,高斯分布, 瑞利分布的 噪声序列。 雷达非相干积累的输出。雷达相干积累。 雷达对数正态分布杂波，瑞利杂波，韦伯杂波仿真。 有说明文档，有注释。(LFM matched filtering results under different SNR conditions. A sequence of noise obeying uniform distribution, Gauss distribution, and Rayleig
MFP_based_on_High_order_Statistics-master
- 浅层海洋环境由信源组成声源，海洋形成信道，和水听器阵列组成接收器。在这个传播模型中，信源，信道和接收信号这三者，通常能知二求一，具体应用诸如利用海洋环境参数和接收到的信号来定位声源，或者通过计算发射信号和接收信号之间的差异，反演海洋环境参数。 而在接收器方面，我们通过设置各向同性的水听器阵列。通过算法和处理器，我们便能量化模型，传统是处理器主要基于接收信号是高斯信号，而海洋中存在着大量的有色噪声。本课题的研究目的便是在前人的基础上，在海洋声层析成像的背景下，在信源与接收器阵列之间，引入信号的高阶