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搜索资源 - correlation matrix
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由于测量矩阵和方位噪声之间的相关性，我们已知的发射极定位的线性最小二乘算法，如伪线性估计器，具有较大的估计偏差。本文提出了一种新的基于闭型的发射器定位算法，该算法克服了这种偏倚，利用了比定位估计的辅助变量。通过计算机模拟，新算法的性能优于伪线性估计器，同时具有与计算成本更高的极大似然发射器相同的性能。(Because of the correlation between the measurement matrix and azimuth noise, we have known that th
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应用灰度共生矩阵求解纹理特征并用熵，相关性，惯性矩，能量，局部平衡等参数带有实例照片可以直接编译(Applying the grayscale symbiotic matrix to solve the texture features and using entropy, correlation, inertia moment, energy, local equilibrium and other parameters with example photos can be compiled
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Lars算法、矩阵相关性的测量、图像块与矩阵列的相互转化(Lars algorithm Matrix correlation measurement, mutual conversion of image blocks and matrix columns)
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灰度共生矩阵，指的是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。 [1] 1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。
由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。(Gray-level co-occurrence matrix refers to a common method for describing texture by studying the spatia
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由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。
Gray-level co-occurrence matrix from an image
图像的灰度共生矩阵(Because the texture is formed by the repeated appearance of the gray distribution in the
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使用matlab计算协方差矩阵与相关矩阵(Use MATLAB to calculate the covariance matrix and the correlation coefficient matrix)
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一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,含噪脉冲信号进行相关检测,二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子。( A one-dimensional transfer matrix method to calculate the phonon crystal structure, Noisy pulse correlation detection signal, Dimensional phononic crystals FDTD method calculation examples band
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在Matlab环境中编制了以雨流计数法为理论基础的二维载荷谱程序,用以对混合动力电动车电机驱动系统载荷时间历程进行统计处理,得到载荷幅均值雨流矩阵,进行幅均值各自分布假设检验,以及独立性和相关性检验,获得二维联合分布概率密度函数,建立混合动力电动车电机驱动系统台架试验用二维载荷谱.(Prepared in Matlab environment of the rain flow counting method with the theoretical basis of the two-dimens
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曲面拟合法是一种高精度、计算量小、抗噪性能强的方法，当前已被广泛地应用于
各种场景。比如岩石材料的变形测量、电子器件变形的测量、基于掌纹图像相关匹
配的重复定位技术等。曲面拟合法能够成功计算出亚像素位移的前提是整像素搜索阶
段可以正确搜索出模板的整像素匹配点，一旦整像素匹配点搜索出现错误，那么亚像素
测量阶段所得到的位移距离就会失去意义。
使用不同的拟合函数对相关系数矩阵进行曲面拟合，会对结果产生一定的影响，比
较常用的拟合函数有二次函数、三次函数、高斯函数等。(Surface fi
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在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。(In the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (ke
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标准化数据，可以用来进行Bland-Altman and correlation 以及画图(This customizable data analysis tools generates a Bland-Altman and correlation scatter plot. Data can be displayed using color and shape coding of groups using a 2D or 3D matrix notation. Data points can
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