资源列表
图像参数的测量
- 图像分析和识别中一个关键的内容就是图像参数的量测,本程序可实现一些参数的量测。- In the image analysis and the recognition an essential content is the picture parameter 閲忔祴, this procedure may realize some parameters 閲忔祴.
神经网络用于性能预测
- 此程序可用于实现基于神经网络的工程性能预测。-this procedure can be used to achieve based on neural network projects performance prediction.
各种传统方法边缘检测
- 此程序包含了几乎所有传统的图像边缘检测算法的实现。-This procedure includes almost all the traditional image edge detection algorithm is realized.
MatLabV1.0
- MatLabV1.0最初的matlab版本,大家可以试着玩玩!-MatLabV1.0 initial version of Matlab, we can try to play!
rtools
- 雷达工具箱,matlab实现的,内涵上百工具例程-radar Toolbox, Matlab achieved, meaning hundreds of tools routines
Kalman工具箱
- Kalman工具箱,用做卡尔曼滤波的好工具!-Kalman toolbox,a good toolbox for carring out kalman filter.
随机信号功率谱分析
- 理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号,被淹没在在噪声中; (2) 试用周期图法估计信号的功率谱; (3) 选用不同窗,使用修正周期图法估计信号的功率谱; (4) 对一段语音信号,使用LD算法估计其功率谱; (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -understanding of random signal power spectrum analysis principles and methods. (1) generate signals
离散系统分析
- 已知一个LTI系统的差分方程为: y[n]-1.143*y[n-1]+0.4128*y[n-2]=0.0675*x[n]+0.1349*x[n-1]+0.0675*x[n-2] 初始条件y(-1)=1,y(-2)=2,输入x(n)=u(n),计算系统的零输入响应 -known LTI system of a differential equation : y [n] -1.143 * y [n-1] 0.4128 * y [n-2] x = 0.0675 * 0.1349 [n]
IIR滤波器设计
- 现有一个信号:x(n)=1+cos(π*n/4)+ cos(2*π*n/3)设计及各种数字滤波器以达下列目的: 低通滤波器,滤除cos(2*π*n/3) 的成分,即想保留的成分为1+cos(π*n/4) 高通滤波器,滤除1+cos(π*n/4) 的成分,即想保留的成分为cos(2*π*n/3) 带通滤波器,滤除1+cos(2*π*n/3) 的成分,即想保留的成分为cos(π*n/4) 带阻滤波器,滤除cos(π*n/4) 的成分,即想保留的成分为1+cos(2*π*n/3)
DFT分析模拟信号频谱
- 应用傅里叶变换DFT,分析各种离散信号x(k)的频谱。离散周期信号可以展开成傅里叶级数,所以离散周期信号的频谱 是一个周期的周期性离散频谱,各谱线之间的间隔为 ,而且存在着谐波的关系。 -DFT application of the Fourier transform, analyze discrete signal x (k) of the spectrum. Discrete signal cycle can begin as Fourier series, the discrete sig
DFT分析
- 应用离散傅里叶变换DFT,通过MATLAB实现对连续信号频谱分析,以满足理论分析和工程实际的需要。 -application DFT Discrete Fourier Transform, right through MATLAB continuous signal spectrum analysis, in order to meet the theoretical analysis and practical needs.
hough2005
- hough2005用于检测圆的半径和圆的位置-hough2005 for detecting Yuan Yuan and the radius of the location