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gaoshixiaoyuan
- 高斯消元法，可以随意改变方程组的行列数，用数组来存储矩阵的系数-Gaussian elimination, can be changed at the ranks of the number of equations, using an array to store the coefficient matrix
KdistributionandGaussianclutter
- K分布和高斯杂波复合背景下的相干雷达目标检测-K distribution and Gaussian clutter in the context of complex coherent radar target detection
dsgdg
- 该部分内容为高斯建模的文档合集，全部都是PDF格式的文档，描述了高斯建模的过程和一些改进的算法。有需要的可以下载。-The part of the document collection for the Gaussian model are all PDF format documents, describes the process of Gaussian model and some improved algorithms. Need can be downloaded.
GMM
- 二维空间高斯混合模型MATLAB代码，以迭代方式逼近得到-Gaussian Mixture Model
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- matlab上对于高斯混合模型的应用，对于图像做出处理的效果-For a Gaussian mixture model matlab on the application of the effect of the image to make a deal
energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
xiaobobaoyuzhijiangzao
- ：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas
shuzhifenxi
- 数值分析实验报告，包括阿当姆斯方法解常微分方程和高斯列主元消去法解线性方程组-Numerical analysis of experimental reports
gaosihefenlei
- 用于SVM高斯核分类-Gaussian kernel for SVM classification-Gaussian kernel for SVM classification
Postprocessor
- 以MATLAB程序开发一个后处理器，产生N个样本的输入数据的直方图、PSD估计及自相关。运行后处理器的任何必要参数都通过参数文件输入，有后处理器读取。将零均值、单位方差的高斯过程的N=5000个样本通过巴特沃斯滤波器产生N个样本，这里的滤波器的截止频率为0.2fN，其中fN为奈奎斯特频率，用这样的样本测试后处理器。-MATLAB program to develop a post-processor to generate a histogram of N samples of input da
Wiener-filter-demand-d-(n)
- 已知d(n)=0.8d(n-1)+w(n),w(n)为高斯白噪声，方差为0.36,x(n)=d(n)+v(n),v(n)为方差为1的白噪声-Known d (n) = 0.8d (n-1)+ w (n), w (n) is white Gaussian noise with variance 0.36, x (n) = d (n)+ v (n), v ( n) is the variance of white noise 1
gaosisaideerdiedai
- 用高斯赛德尔迭代对函数进行求值 并使之精度达到一定的要求-With Gauss Seidel iteration of the function is uated and the accuracy can reach a certain requirement
Image-filter.tar
- 提出了一种基于改进 BP 神经网络和粒子群优化算法( PSO) 的图像滤波方法 。该方法利用双曲正切形式 的误差函数代替 BP 神经网络传统的最小均方误差函数( LMS),并将改进后的 BP 神经网络利用 PSO 算法优 化,用来减小图像噪声对神经网络精度的影响以及避免神经网络陷入局部极小值点,从而提高神经网络去噪能 力。实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像 细节 。- U63D0 u51FA u4E86 u4E00