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suijixinhao
- 给定一个音频范围内的模拟强噪声随机信号（强噪声+周期信号），将信号从强噪声中提取出来，并计算原信号及提取信号的均值、平均功率、方差、频谱及功率谱密度、互相关等 并附带图形-Given within the scope of an audio simulation of strong noise random signal (noise+ periodic signal), the signal from strong noise in the extracted and calculated s
finger3
- 判断分析法从图象灰度直方图中把灰度值的集合用阀值 T分成两类，然后根据两个类的均值方差(类间方差)和各类的方差(类内方差)的比为最大来确定阀值。-Analysis to determine from the image histogram of the gray value threshold with the set T into two categories, and then based on two types of mean-variance (between-class varian
lcmv
- 这是一个LCMV（线性约束最小方差）波束形成的程序-This is a LCMV (linearly constrained minimum variance) procedures beamforming
KeyFrameDiff
- 我的毕业设计，用matlab编的关键帧提取的代码，参考了光流法的代码。是基于帧差的欧式距离，均值，方差，差异系数下的关键帧提取。代码调试通过，运行结果理想，与大家分享下。-I graduated from design, matlab key frame extraction for the code, with reference to code optical flow method. Frame difference is based on the Euclidean distance,
experiment2
- AR过程的线性建模与功率谱估计 Yule-Walker法(自相关法) 协方差法；(2) Burg方法；(3) 修正协方差法 -The linear AR process modeling and Yule-Walker power spectrum estimation method (autocorrelation method) covariance method (2) Burg method (3) modified covariance method
STAP
- stap 空时自适应信号处理仿真程序，主要仿真杂波协方差矩阵，改善因子-stap
Image_kurtosis_skewness_function
- 图像峰度偏度函数，函数的变量里需要指明平均值和方差-Image kurtosis skewness function, the function of the variable need to specify the mean and variance
ALLAN
- 阿兰方差的基本实现，可对滤波效果进行检验。-Allan scheme,which can terify the results of denoising in terms of three noise factors.
advanced_signal_processing
- 现代数字喜好处理的MATLAB程序代码，包含随机过程分析，各种功率谱估计（欧拉方程法、协方差算法、burg算法、修正协方差算法、等等），维纳滤波器的设计、自适应滤波器的设计。 note：里面包含一些很实际的算法设计，比如说：没有发送序列的自适应噪声抵消技术，etc .还包含了详细的设计报告！-Preferences of modern digital processing MATLAB code, including the random process analysis, a variety
8psk
- 1、 产生等概率且相互独立的二进制序列，画出波形； 2、产生均值为0，方差为1的加性高斯随机噪声； 3、进行8PSK调制，画出波形； 4、进行蒙特卡罗分析； 5、解调8PSK，画出眼图。-1、Produce equal probability and independent of each other binary sequence, draw waveform 2、Generate mean 0, variance 1 of the additive Gaussian ra
jieci
- 算例及matlab程序 一、 利用行列式比估计模型的阶次 二、 利用残差的方差估计模型的阶次三、 利用Akaike准则估计模型的阶次四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 附录1 利用行列式比估计模型的阶次 附录2 利用残差的方差估计模型的阶次 附录3 利用Akaike准则估计模型的阶次 附录4 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 附录5 利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次-jie ci bian s
shizhimusic
- DOA谱估计实值MUSIC算法把复数协方差矩阵映射成实数矩阵来处理，特征值分解计算量降低了75 ，实值music算法可以分辨相干信号源-DOA in real MUSIC spectral estimation algorithm to map the complex covariance matrices to deal with real, eigenvalue decomposition calculation reduced by 75 , real music algorithm ca
mchap9
- MATLAB概率分布与伪随机数生成、统计量分析、数理统计分析方法及计算机实现、统计假设检验、方差分析及计算机求解-MATLAB probability distributions and pseudo-random number generation, statistical traffic analysis, mathematical and computer realization of statistical analysis, statistical hypothesis testing
WaveletImageFusion
- 该程序是用小波的方法对两幅图像进行融合。在低频系数对小波系数采用基于区域方差的加权融合方法处理,高频系数采用基于像素点小波系数绝对值取大的规则进行融合。该方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象, 融合后的图像内容更加清晰, 更容易识别。-The program realized to fuse two images by the method of wavelet. In the low-frequency coefficients of the wavelet coefficient
ADPF
- 基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法, 在定义综合性能风险函数的基础, 推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式, 使得在跟踪过程中, 可以根据目标的机动情况在线调节粒子数, 以使跟踪性能 达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验, 结果表明, 自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法, 跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.17倍。-Based on statistical decision rules of the number of adap
3
- 用卡尔曼滤波法，虽然刚开始的初始高度协方差很大为100，但通过2步之后减小到不超过1，逐渐接近于0-Kalman filtering method, although the beginning of the initial height of 100 covariance great, but by following the two-step reduced to no more than 1, and gradually close to 0
zishiyingxindaojunhengqi
- 使用下面的参数设计信道均衡器，其中使用两个独立的随机数发生器，一个用x(n)来表示，用来测试信道；另一个用v(n)来表示，用来模拟接收器中的加性白噪声的影响。序列x(n)是x(n)=±1的伯努利序列，随机变量x(n)具有零均值和单位方差。第二个序列v(n)具有零均值，其方差由信噪比决定。均衡器有11个抽头。-Use the following parameter design of channel equalizer, which uses two separate random number
CBF_convention_beamforming
- 最小方差无畸变波束形成，常用的常规波束形成方法-Minimum variance distortionless beam forming, common conventional beamforming method
registration
- 图像配准，首先实现了简单的图像预处理，然后根据两种不同的配准准则，互信息和边交互方差作图像配准-Image registration, first of all to achieve a simple image pre-processing, and then two different registration criteria, mutual information and edge interaction variance for image registration
ASM_version1b
- ASM是由Cootes和泰勒推出的多分辨率方法的一个例子。 基本思想： 在ASM模型训练，训练从手工绘制的图像轮廓。发现的ASM模型在训练使用主成分分析（PCA），使该模型自动识别数据的主要变化是，如果可能的轮廓/好的对象的轮廓。还包含了ASM模型的协方差矩阵描述行垂直纹理口岸时，在正确的位置。 -Descr iption This is an example of the basic Active Shape Model (ASM) as introduced by Coot