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selfCorrelationInRandomization
- 产生零均值单位方差高斯白噪声的1000个样点,估计随机过程的自相关序列-units have zero mean Gaussian white noise variance to the 1,000-point, it is estimated that the random process autocorrelation sequence
RVM_matlabToolBox
- 相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好. -Relevance Vector Ma
yaxiangsu
- 双向亚像素运动估计算法，具体步骤如下： (1) 进行整像素精度的双向运动估计； (2) 以(1)得到的运动矢量所指向的像素点为中心，内插1/2像素点，再进行双向运动估计； 依此类推，直到得到所需的像素精度为止。 -Bi-directional sub-pixel motion estimation algorithm, concrete steps are as follows: (1) for the whole two-pixel accuracy motion estima
lubangxingdetuxiangpinjie
- 图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图 像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换 矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配. -Image mosaic is the core of image registration. Make an accurate and efficient method of image
tongjifenxi
- 利用matlab编程进行参数检验，点估计，区间估计，以及非参数检验-Using matlab programming parameter testing, point estimation, interval estimation, as well as non-parametric test
C-CDocument
- 对混沌时间序列相空间重构C—C方法的三点不足，提出了一种基于改进的C-c方法的 确定曩优时延与嵌入窗的新算法．在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数， 合理选择试参数，能在不严重损失估计精度的前提下，大大加快计算速度。在理论分析的基础上， 用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构，仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确， 对最优嵌入窗的选取更可靠。-Of chaotic time series phase space reconstruction method
MaximumAPosteriori
- 在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher 方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。 -In statistics, the maximum a posteriori (English as a Maximum a posteriori, ab
ML
- 基于最大似然估计的独立分量分析算法，包括随机梯度算法，相对梯度算法，快速不动点算法3个程序-Based on maximum likelihood estimation of independent component analysis algorithms, including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, fast fixed-point algorithm for three programs
estimate
- 利用方差分量估计求解GPS单点定位坐标，效果较佳-Using variance component estimation to solve GPS single point positioning coordinates, was better
programtested7.27
- 可综合的信道估计模块，包括解OFDM，解导频，用于8x8，2048点的OFDM信号的信道估计-Channel estimation can be integrated module, including the solution OFDM, pilot solution for the 8x8, 2048 points of OFDM signals in channel estimation
Sparse Lab 200-Core
- 基于多帧图像插值（Interpolation）技术的方法是SR恢复技术当中最直观 的方法。这类方法首先估计各帧图像之间的相对运动信息，获得HR图像在非均 匀间距采样点上的象素值，接着通过非均匀插值得到HR栅格上的象素值，最后 采用图像恢复技术来去除模糊和降低噪声（运动估计!非均匀插值!去模糊和 噪声）。-In this paper, we propose a novel method for solv- ing single-image super-resoluti
ModelNormal
- 估计点云的法线，选择点周围的面皮，面片法线相加，求均值-Estimated cloud normals, select points around the dough, adding the patch normal, averaging
Point_Curvature
- 估计一个离散点云中某个点的高斯曲率和离散曲率，算法是拟合一个二次曲面-Estimate a discrete point cloud to a point in the discrete Gaussian curvature and the curvature, the algorithm is a quadratic surface fitting
Code_MATLAB_Statistical_Analysis
- 这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有：概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。-This is Zhang Defeng " MATLAB Analysis of probability and mathematical statistics,&
simulating-platform
- LTE 链路浮点仿真及PUSCH和PDSCH单天线理想信道估计仿真-LTE link floating-point simulating
huishangguanlian
- 相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好.--Relevance Vector Machine (RVM) of the mat
光流法运动估计OpticalFlow
- 利用openCV，首先得到图像中的强边界作为跟踪的特征点，调用函数，输入两幅连续的图像，并在第一幅图像里选择一组特征点，输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把结果过滤，去掉不好的特征点。把特征点的跟踪路径标示出来。(Using openCV, we use goodFeaturesToTrack function to get strong edges in the image as the feature point tracking, next to call calcOpticalFlow
1 normal_estimation
- 对所有输入点云数据集中的点估计一组表面法线(A set of surface normals is estimated for all points in the input point cloud dataset)
13.信源数估计MDL算法MATLAB程序
- 基于MDL的信源数估计算法，直接点开文件就可以运行(Source number estimation algorithm based on MDL)
k-近邻点估计点云法向量
- 利用matlab实现k-近邻点估计点云法向量求解，(Matlab is used to solve the normal vector of k-nearest neighbor point cloud.)