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weightmedian
- 用matlab对lenna图像进行处理，方法是自适应加权中值滤波，自己写的。-Lenna with matlab image processing of the method is adaptive weighted median filter, write your own.
Filter
- 包括图像的灰度变换，laplacian锐化，中值滤波，加权中值滤波，自适应滤波，添加噪声以及图像的平滑和反色处理，图像处理效果良好-Including images of gray-scale transformation, laplacian sharpening, median filtering, the weighted median filter, adaptive filter, add noise and image smoothing and anti-color process
fig
- 此函数完成自适应波束形成的加权算法，在给定的期望方向给输入信号进行滤波加权-Achieve this function the weighted adaptive beamforming algorithm, the expectations in a given direction to the input signal for filtering the weighted
自适应加权中值滤波算法
- 提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。-A similarity function based on adaptive weighted medi
CHAPTER4
- 本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。-This paper discusses the nerv
YE
- 在原始的fcm算法基础上，对算法中的聚类数c和加权指数m给出优选方法，进而而出了fcm参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，达到最佳聚类的目的。-In the original fcm algorithm based on the number of clusters on the algorithm and the weighted index m given c preferred m
Lon
- 测距传感器数据在线自适应加权融合Line adaptive weighted distance sensor data fusion-Line adaptive weighted distance sensor data fusion
fcmC
- 在原始的 fcm 算法基础上，对算法中的聚类数 c 和加权指数 m 给出优选方法， 进而而出了 fcm 参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出 该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性， 达到最佳聚类的目的-Fcm algorithm in the original, based on the number of clustering algorithms and the weighted index m given
pmtmPH
- 通过multi-taper方法进行功率谱的计算，采用自适应加权-Computes the power spectrum using the multi-taper method with adaptive weighting.
awmf
- 自适应加权中值滤波，可以调节窗口大小和中心像素的权重以及其他相关像素与中心像素的权重比例。-adaptive weighted median filter
sanshitu
- 文章提出了一种自适应加权迭代算法，该算法通过给匹配点对加权进行迭代筛 选来实现，可以稳定的获得数量较多、结果较准确的匹配点对，从而精确求解三视图空间约束矩阵三焦点张量。-Exact solution of three view space constraint matrix three focal tensor
Adaptiveconstrainedparticleswarm
- 针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进的粒子群优化算 法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了 双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数, 相应地提出了调整各 权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略, 拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用 范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明,
AdaptiVe-Aggregation
- 出了一种恢复高质量稠密视差图的立体视觉合作算法．该算法采用基于形态学相似性的自适应加权方 法，迭代地进行局部邻域的自适应聚合和抑制放大，实现高效率和高质量稠密视差图计算．将该算法推广到三目摄像 机立体匹配系统中，通过重建摄像机坐标系实现图像校正，并根据连续性假设和唯一性假设，建立视差空间中的支持 关系和三目摄像机之间的抑制关系．实验结果表明，三目立体合作算法能够得到精确的场景视差映射，并可以实现多 基线方向的遮挡检测．该算法特别适用于由多个廉价摄像机组成的立体视觉系统，在几乎不增
acwmf
- 自适应中心加权中值滤波的实现方法，matlab文件(adaptive center median filter)
基于形态学的权重自适应图像去噪
- 基于形态学的权重自适应图像去噪，通过形态学的图像去噪效果，引入加权形态学去噪的应用。(Based on the morphological weight adaptive image denoising, through the morphological image denoising effect, the introduction of weighted morphological denoising application.)
自适应滤波器
- 通过设计一个二阶加权系数自适应横向FIR滤波器，对一个加随机噪声的正弦信号实现滤波。 具体设计方案为： 1，生成标准正弦信号S 2，生成等长的随机信号N 3，生成加随机噪声的正弦信号X 4，X通过参数可调数字滤波器，输出Y 5，Y与参考信号作差得到误差E 6，E通过自适应算法调整权值W 7，用LMS算法处理噪声干扰的信号，最终实现滤波器功能(A two order weighted coefficient adaptive transverse FIR filter is des
CARS_PLS
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。(Competitive adaptive reweighted algorithm (CARS) is obtained by adaptive reweighted sampling (ARS) technique is selected in the PLS model regression
MATLAB实现自适应中值滤波源代码
- 本文提出了一种新的快速自适应加权中值滤波算法以提高中值滤波算法的性能。(A new fast adaptive weighted median filtering algorithm is proposed to improve the performance of the median filtering algorithm.)
自适应滤波器MATLAB代码
- 二阶加权自适应滤波器，对输入信号进行自适应滤波。(Second-order weighted adaptive filter is used to filter the input signal adaptively.)
竞争性自适应重加权算法(CARS)
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。