资源列表
05-3-9
- 利用非数NaN对所选图像进行镂空、透视、剪切处理。-few NaN using non-selected images of Pierced, perspective, shear processing.
Mastering MATLAB 5 a comprehensive tutorial and re
- 对于掌握Matlab来说至关重要的一些源程序。-master Matlab for some essential source.
数字信号处理1
- matlab有关数字信号处理方面的程序，希望能够给大家一点帮助。-Matlab the digital signal processing procedures, hoping to give us some help.
iriscloud
- 云分类器，一种基于云模型理论的分类程序。程序中使用云分类器对Iris数据集进行了测试-cloud classifier, a theoretical model based on cloud classification procedure. Procedures used for cloud classification of Iris data set for testing
分解与合成
- 用Matlab中的Haar和Db9小波对图像进行分解和重构,并在不同阈值下用PNG格式存储重构的图像.-Matlab Haar and the right image Db9 wavelet decomposition and reconstruction, and under different thresholds with PNG format image storage remodeling.
多用户检测器的性能
- 比较LMS，RLS, 和Kalman滤波器多用户检测器的性能-LMS comparison, RLS, and the Kalman filter multi-user detector performance
用Welch法进行功率谱估计
- 考虑L的三个不同值：L＝256（3个数据段），L＝128(7个数据段)和L=64（15个数据段）。各自的谱估计图如上图所示。可以明显的看到，加窗明显的减小了频谱上的假谱峰，但也更加进一步平滑了谱峰。所以，对于L＝64的情况，在ω＝0.8π的谱线可以很确定的辨认，但是那两个靠近的谱峰不容易区分。对于L＝128的情况，这种情况提供了在分离和检测间最好的均衡。当然，对于在L＝256时的情况，效果是更好的，能够从谱估计图上明显的分辨出三条谱线的存在以及它们幅度关系的强弱。 除了Welch法外，还可以采用
kalman 滤波器的实现与应用
- 利用kalman滤波器对具有随机加速度的物体运动路线的进行信号采样，滤波处理和估计。-use kalman filter to sample signals of object moving route with random acceleration,filter and estimate
ARMODEL
- 功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了
采用小波进行图像消噪
- 数字图像在产生过程中经常会受到噪音污染。因此，对于数字图像应该对其进行去噪音处理。在传统的基于傅里叶变换的信号去噪音方法中，可以使得信号和噪音的频带重叠部分尽可能的小，这样就可以在频域通过时，不需改变滤波方法而将信号和噪音分隔开来。但是，如果信号和噪音的频域重合时，用该方法进行噪音处理的效果就比较差。-digital image in the selection process will be subject to regular noise pollution. Therefore, the
matla图形图像处理
- 介绍了图像处理的一般知识以及如何应用MATLAB进行图像处理-of image processing and general knowledge of how to use MATLAB for image processing
one_sub_two_train
- matlab simulation of linear metro