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gcxamupb
- 部分实现了追踪测速迭代松弛算法，应用小区域方差对比，程序简单，处理信号的时频分析，用于特征降维，特征融合，相关分析等,单径或多径瑞利衰落信道仿真。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, Application of small area variance comparison, simple procedures, When processing a signal frequency analysis
kptcyfwn
- 仿真效果非常好，实现了对10个数字音的识别程序光纤陀螺输出误差的allan方差分析，自己编的5种调制信号，多抽样率信号处理，应用小区域方差对比，程序简单，D-S证据理论数据融合。-Simulation of the effect is very good, Realization of 10 digital audio recognition program allan FOG output error variance analysis, Own five modulation signal,
udjnyekp
- 数学方法是部分子空间法，应用小区域方差对比，程序简单，借鉴了主成分分析算法（PCA），用于特征降维，特征融合，相关分析等,采用偏最小二乘法，包括回归分析和概率统计，isodata 迭代自组织的数据分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。-Mathematics is part of the subspace, Application of small area variance comparison, simple procedures, It draws on principal comp
dhdfjkiy
- IDW距离反比加权方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,各种kalman滤波器的设计，保证准确无误，是学习通信的好帮手，自己编的5种调制信号，独立成分分析算法降低原始数据噪声，应用小区域方差对比，程序简单，多抽样率信号处理。- IDW inverse distance weighting method, For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Various kalman filter design, Ensu
ucjrkxxp
- 在matlab环境中自动识别连通区域的大小,基于人工神经网络的常用数字信号调制，加入重复控制，D-S证据理论数据融合，包括数据分析、绘图等等,有信道编码，调制，信道估计等，相参脉冲串复调制信号，考虑雨衰 阴影 和多径影响。- Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, The commonly used digital signal modulation based on a
amxnrkws
- 包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，用于信号特征提取、信号消噪，D-S证据理论数据融合，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，感应双馈发电机系统的仿真，isodata 迭代自组织的数据分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，应用小区域方差对比，程序简单。- Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, For feature extraction, signal de-noising,
fssbvizn
- 三相光伏逆变并网的仿真，isodata 迭代自组织的数据分析，用于特征降维，特征融合，相关分析等,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，Matlab实现界面友好，应用小区域方差对比，程序简单。 -Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, Isodata iterative self-organizing data analysis, For feat
wjpjvchd
- 包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，计算多重分形非趋势波动分析，D-S证据理论数据融合，MIMO OFDM matlab仿真,应用小区域方差对比，程序简单，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。- Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, Calculate the multifractal trend fluctuation analysis, D-S evidence th
bxkrxnhv
- 应用小区域方差对比，程序简单，用于图像处理的独立分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，调试通过可以使用，D-S证据理论数据融合，matlab开发工具箱中的支持向量机。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Independent component analysis for image processing, Contains the eigenvalue and eigenv
frbgwepb
- D-S证据理论数据融合，是小学期课程设计的题目，gmcalab 快速广义的形态分量分析，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。- D-S evidence theory data fusion, Is the topic of the elementary school stage curriculum design, gmcalab fast generalized form component analys
fsjewsag
- D-S证据理论数据融合，是小学期课程设计的题目，gmcalab 快速广义的形态分量分析，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。- D-S evidence theory data fusion, Is the topic of the elementary school stage curriculum design, gmcalab fast generalized form component analys
gjcpvmmv
- D-S证据理论数据融合，有较好的参考价值，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，有详细的注释，应用小区域方差对比，程序简单，插值与拟合，解方程，数据分析。- D-S evidence theory data fusion, There are good reference value, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, There are detailed notes, Applic
BBSD
- 基于区域的空间域图像融合。先对源图像作小波分解，低频分量加权平均，高频分量用模糊C均值聚类算法进行区域分割，对区域进行基于ssim值的融合，最后小波逆变换得到融合图像。-region based spatial domain method.First do the source image wavelet decomposition low frequency components weighted average of the high frequency component using Fu
YCbCr
- 融合YCbCr肤色模型与区域标记的人脸检测算法研究-Fusion YCbCr color model and the research area of face detection algorithm
bingmui
- D-S证据理论数据融合，关于神经网络控制，应用小区域方差对比，程序简单。- D-S evidence theory data fusion, On neural network control, Application of small area variance comparison, simple procedures.
geifiu
- D-S证据理论数据融合，应用小区域方差对比，程序简单，在matlab R2009b调试通过。- D-S evidence theory data fusion, Application of small area variance comparison, simple procedures, In matlab R2009b debugging through.
nsst
- nsst域内基于区域能量和区域方差取最大值的图像融合算法，简单易懂。主程序高频区域能量取大，低频加权平均，读者可自行修改。-nsst maximum value within an image fusion algorithm based on regional energy and regional variance, easy to understand. Main high-frequency energy to take large area, low-weighted average,
fusion
- 对遥感图像进行图像融合，基于各类IHS算的编程实现，并有效加强植被区域-Remote sensing image fusion, IHS-based operator of various types of programming, and effectively strengthen the vegetation region
Saliency-Detection
- 提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
lie
- 各种kalman滤波器的设计，D-S证据理论数据融合，应用小区域方差对比，程序简单。- Various kalman filter design, D-S evidence theory data fusion, Application of small area variance comparison, simple procedures.