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leijianfangchafenge
- 基于组织的粒子群优化的最大类间方差图像多阈值分割
lpccovar
- lpc协方差 lpc协方差 lpc协方差 lpc协方差
finalblock
- 对图像分块,计算每个块的均值和方差,并给出了结果的图象化表示,易于观察
kl
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。
GenGuassWin2D
- 指定方差和窗口的大小, 产生2维高斯平滑窗的源码.
otsu
- 一种改进的基于Otsu理论的图像分割方法，从算法运行速度和分割效果两方面对最大类间方差法进行改进
AdaptiveLMS
- 用自适应数字滤波器进行谱线增强,噪声信号是均值为零,方差为1的高斯白噪声
SMI
- SMI(协方差矩阵求逆)算法是波束合成常用的算法。
AdaptiveControl
- 本文档是本人的自适应控制大作业，作业里分模型参考自适应控制（用smulink仿真）和CARMA模型的最小方差自适应控制，文中有详细的smulink框图和matlab程序，格式美观，分析透彻，图形整齐，对学习自适应控制的朋友有很大的帮助，谨以本人微薄的力量和成果与大家共鸣，
MethodsToSetUpAdaptiveController
- 本文是鄙人的自适应控制大作业，本文分模型参考自适应控制和CARMA模型的最小方差自适应控制，文中采用smulink仿真和matlab的m函数编程来实现自适应控制的内容，分析透彻，图表清晰，有很强的可阅读性，仅以本人微薄的努力和大家共鸣，共同进步，以后还会有精彩的内容奉上
1-4
- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
gauss
- 本代码用来产生给定维数的高斯噪声序列。均值方差可以仍未给定。
random
- 产生任意均值与方差的正态分布随机数序列 产生任意均值与方差的正态分布随机数序列
bmbj
- 常规波束形成与最小方差法的比较，从而看出两个算法的分辨力高低
WienerScalart
- 基于Wiener滤波的语音消噪Matlab源程序 调用方式： output=WienerScalart96(signal,fs,IS) signal－－输入含噪语音 fs－－－－语音信号采样率 IS－－－－起始静音端，用来估计噪声方差（秒做单位，默认是0.25秒）
denoise1
- 本程序是基于WaveLab802平台作的。 包括 VisuShrink方法、SUREShrink方法、BayesShrink等方法。噪声方差大小和小波可以自行设定。
var2
- 我自己写的求二维矩阵的标准方差函数，因为本人毕设需要用到，可是在Matlab中我没有找到合适的函数，所以亲自写了一个，希望对一些朋友有用
CreateParabola_2
- 通过若干坐标点拟和出二次抛物线。 拟和出的曲线为方差最小。 实验中和预计值有出入。
thresh_md
- 基于最大类间方差准则的阈值分割算法。其基本思想是对像素进行划分，通过划分得到的各类之间的距离达到最大，来确定合适的门限。
jyxfusion1
- 本程序实现对原始图像220波段进行方差融合成10幅图像