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itoolbox
- 协同区间偏最小二乘 siPLS算法是 N rgaard等对其提出 的 iPLS方法的改进, 其基本算法步骤如下:(1)对原始谱图进行 预处理;(2)在全谱范围内建立全局偏最小二乘模型, 即上节的 模型;(3)在整个光谱区间采用 iPLS建立多个等窗口宽度的子 区间, 假设为 n个;(4)在每个子区间上建立偏最小二乘法模型, 即可得到 n个局部模型;(5)以交叉验证时的均方根误差 RMSE 值为各模型的精度衡量标准, 比较全光谱模型和各局部模型的 精度;(6)组合精度最高的局部子区间
KF Boat_ZKX
- 此程序是用于单目标的跟踪定位代码，系统选用匀加速的情况，代码没有bug，可直接运行出结果，比较了运用KF前后的RMSE均方根误差，有图形表示，适合初学者学习Kalman Filter。 用得好，麻烦好评一下，谢谢嘻嘻嘻！(This program is used for single target tracking and positioning code. The system adopts uniform acceleration. The code has no bugs and can
计算RMSE
- 常用于回归精确度计算，计算均方根误差，Python代码，函数定义
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
IQA评估指标
- IQA评估指标包括PLCC，SROCC，KROCC，PSNR，SSIM (Structural Similarity），MSE (Mean Square Error)，RMSE (Root Mean Square Error) ，信息熵 (Information Entropy)算法(IQA evaluation indicators include PLCC, SROCC, KROCC, PSNR, SSIM (Structural Similarity), MSE (Mean Square
python-pypro4sail模块PROSPECT模型模拟代码实例
- pypro4sail模块需要在github下载，该代码内包含几个部分：变换不同输入参数获取波长-反射率数组，计算五个常见的植被指数作为因变量，波长为自变量，并拟合该曲线，计算R²、RMSE等统计参数。 需要的uu可以根据注释，按照自己的要求稍加改动即可使用！