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搜索资源 - probability of detection
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本程序解决的问题是中期冲突探测的GPU加速问题。随着航空运输业的持续高速增长，空中交通流量日益增长、空域密度不断增加，使得飞机之间的碰撞风险大大增加，对飞行安全造成了严重威胁。为了保障空中交通安全，防止飞机发生危险接近甚至碰撞，冲突检测至关重要。但是，冲突检测的算法非常复杂，而且当某片空域密度过大时，会严重影响检测速度，从而丧失时效性，这时，CPU计算完全不能适应需求，引入GPU并行计算就很必要了。本试验中，经过cuda加速后，不仅能很好的解决目前国内空中管制的100条计划的要求，并且能大大提高
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论文 在使用无线传感器网络进行目标检测时,如何布置尽可能少的传感器节点而同时实现高的正确检测概率和
低的误警率,是关键问题之一。采用数据融合技术,能实现传感器节点之间的协同,从而大幅提高目标检测精度。提
出了用于目标检测的精度模型,分析了数据融合半径与传感器节点密度之间的关系,设计聚类方法将目标点组织成布
置单元,从高密度单元到低密度单元布置传感器节点覆盖目标区域。仿真结果表明,算法在保证检测精度的同时能有
效减少所使用的传感器节点数目。
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Sensor placeme
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将分布式检测器的概念和雷达联网的性能结
合在一起,从而可以得出在不同雷达布站和不同目标起伏条件下信号检测性能。此性能可以对
雷达布站方法和比较单、多站雷达性能研究都带来益处。
-In the paper, assume that the detection performance (such as detection probability and false
alarm probability) in multistatic radars is given on conditi
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该程序实现了高斯白噪声环境下直流电平的检测.画出了似然比门限,虚警,漏警随先验概率,代价因自等变化的情况.-The program to achieve the detection of DC level Gauss white noise environment. Draw the likelihood ratio threshold, the false alarm, alarm with the prior probability, cost because of the changes
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通过matlab编程仿真实现不同SNR下检测概率的比较-The comparison of the detection probability under different SNR
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基于DQ效应的JPEG图像真伪检测算法，通过检测图像DCT直方图的DQ效应计算图像的概率图，该算法快速、准确，能自动定位篡改区域-JPEG image detection algorithm based on the authenticity of DQ effect, calculated image by DQ effect detection probability map image DCT histogram, the algorithm is fast, accurate, and
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雷达信号处理基础相关，Swerling 0~4型目标检测概率随信噪比变化的曲线-Radar signal processing basis of relevant, Swerling 0 ~ 4 type target detection probability curve with SNR changes
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本文提出了一种新的自动换合成孔径雷达（SAR）时间序列检测技术，即广义有序序列分析方法。-This paper presents a new automatic change de-
tection technique for synthetic aperture radar (SAR) time se-
ries, i.e., Method for generalIzed Means Ordered Series Analysis
(MIMOSA). The method comp
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认知无线中的能量检测，仿真了高斯信道和瑞利信道的检测概率、虚警概率与判决门限的关系曲线以及两者之间的关系曲线-The detection probability, false alarm probability and the decision threshold of the Gauss channel and the Rayleigh channel are simulated by the energy detection in cognitive radio.
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重要参数的提取，快速扩展随机生成树算法，含噪脉冲信号进行相关检测,从先验概率中采样，计算权重，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，这个有中文注释，看得明白。- Extract important parameters, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Noisy pulse correlation detection signal, Sampling a priori probability, calculate
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添加噪声处理，IDW距离反比加权方法，基于互功率谱的时延估计，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，包括回归分析和概率统计，含噪脉冲信号进行相关检测。- Add noise processing, IDW inverse distance weighting method, Based on the time delay estimation of power spectrum, Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algori
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从先验概率中采样，计算权重，使用大量的有限元法求解偏微分方程，含噪脉冲信号进行相关检测,实现了对10个数字音的识别，实现串口的数据采集，计算多重分形非趋势波动分析。-Sampling a priori probability, calculate the weight, Using a large number of finite element method to solve partial differential equations, Noisy pulse correlation de
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有循环检测，周期性检测，对HARQ系统的吞吐量分析，一种噪声辅助数据分析方法,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包括回归分析和概率统计，Matlab实现界面友好。- There are cycle detection, periodic testing, HARQ throughput analysis of the system, A noise auxiliary data analysis method, BP neural network function fitting and pa
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从先验概率中采样，计算权重，代码里有很完整的注释和解释，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，对HARQ系统的吞吐量分析，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，含噪脉冲信号进行相关检测,能量熵的计算。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Code, there are very complete notes and explanations Combined with PCA sc
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含噪脉冲信号进行相关检测,用于特征降维，特征融合，相关分析等,基于欧几里得距离的聚类分析，快速扩展随机生成树算法，处理信号的时频分析，基于matlab GUI界面设计,从先验概率中采样，计算权重。- Noisy pulse correlation detection signal, For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Clustering analysis based on Euclidean distance
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包括回归分析和概率统计，采用波束成形技术的BER计算，有均匀线阵的CRB曲线，大学数值分析算法，真的是一个好程序，含噪脉冲信号进行相关检测,外文资料里面的源代码，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。- Including regression analysis and probability and statistics, By applying the beam forming technology of BER There ULA CRB curve, University of nume
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采用了小波去噪的思想，包括回归分析和概率统计，大学数值分析算法，应用小区域方差对比，程序简单，有循环检测，周期性检测，时间序列数据分析中的梅林变换工具。- Using wavelet denoising thought, Including regression analysis and probability and statistics, University of numerical analysis algorithms, Application of small area varian
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多传感器分配是传感器网应用过程中的一个关键问题，文章对多种方法进行了分析比较，指出了各种方法的优缺点及适用场合，值得借鉴-Sensor deployment is a fundamental issue in sensor
networks. Studies on the deployment problem are concentrated
on deploying sensors to cover assigned areas or set ofpoints
efficientl
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利用MRF对显著性检测结果图进行优化,增强了显著性概率图整体效果。-Using MRF to optimize the results of the saliency detection, and enhance the overall effect of the probability map.
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本程序实现对烟火、火苗的检测，效果非常好，虚警率低，检测概率高，代码很容易看懂的。-This procedure to achieve the detection of smoke and fire, the flames, the effect is very good, false alarm rate, detection probability is high, the code is easy to understand.
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