搜索资源列表
touying
- 二维投影相关法是基于二维投影的灰度相关匹配算法，主要利用匹配图像相邻像素的灰度值的大小关系 应该相同的原理进行图像匹配。该算法不仅大大减少了数据的维数，而且算法主要涉及（0,1）整数运算。与去均值 归一化互相关算法相比，其在保证匹配精度要求的前提下提高了匹配速度。 -Two-dimensional projection-related method is based on two-dimensional projection of the gray correlation match
recursionls
- 系统辨识二阶递推最小二乘算法实现。对数据进行了归一化的预处理，并且对原始数据进行一次采样-Second-order recursive least squares system identification algorithm
GyhLmsTest2
- 自适应噪声抵消程序,归一化的最小均方算法,适用于核磁共振数据-Adaptive noise cancellation procedure, normalized least mean square algorithm is applied to NMR data
neuralnetworks
- 包括：人工神经网络电子讲稿 神经网络中数据的归一化 神经网络模型 神经网络函数汇总等 。神经网络从入门到精通都是很有价值的参考教程-Including: artificial neural networks neural networks of electronic speech data in normalized neural network model neural network function summary and so on. Neural network from entry
DBF_Factor
- 生成圆阵的DBF校正因子,该圆阵为环形阵列，生成数据已归一化-Generate circular array of DBF correction factor, the circular array of circular arrays to generate data have been normalized
123
- 关于神经网络归一化方法的整理 由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：-Naturalization on the neural network method of finishing a collection of various data unit due to inconsistencies, which will require the data [1,1] normalized, normalized severa
Asimulationandevaluationsystemforimaginginterferom
- 针对星载的干涉型成像光谱仪提出了一种基于归一化互相关系数的光谱数据立方体重建质量的量化评价 方法 ,并以工程化的要求作为仿真背景条件 ,建立了一个通用仿真系统。通过仿真 ,证实了基于归一化互相关系数的成 像光谱仪数据立方体重建质量量化评价方法是可行的。-According to the demands of processing imaging interferometer data cubes , which come f rom the remote satel2 lites ,
bpprogramming
- 这个程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。此程序运用到了很多Matlab编程中常用到的表达方式，还有一些神经网络编程的基本概念的表达，如归一化的表达。希望能对大家有所帮助-This program the trained network file ANN.mat predict new data file, get the mean square error, and forecast data and the original d
nntrain
- 通过对数据进行归一化处理，进行神经网络的训练，并最终的到满意的结果-Normalized by the data processing, the neural network training, and the final results to the satisfaction
ImageMatrix
- 图像的矩阵运算 用于图像像素的尺度变换，归一化；图像读取，阈值分割，矩阵的加减乘数运算，以及图像的读写；数据类型支持int，double，以及复数complex类型-Image matrix operations for image pixels scale transformation, normalization image reads, threshold segmentation, the multiplier matrix addition and subtraction opera
tuxiangpipei
- 基于小波变换的多分辨匹配算法: 首先利用小波的多分辩率特性将匹配图像和模板图像分解到乙层上，并且只保留LL低频部分，然后利用归一化相关法作为相似性度量，进行由粗到细的相关匹配过程，每次利用下一层的匹配结果在上层小范围内搜索。这样做极大地减少了搜索空间，而且减少了每次匹配计算相似度的数据量。 -Wavelet multiresolution matching algorithms: a wavelet multi-resolution feature will match the imag
smith
- 圆图软件设计要求计算结果以图形和数据并行输出，整个圆图软件分为用户图形界面模块、圆图计算模块、圆图演示模块。圆图计算模块分为反射系数计算、单支节匹配计算、输入阻抗计算及整个Smith圆图；画图演示模块分为等归一化电阻圆、等归一化电抗圆、反射系数圆等；确定阻抗值在圆图上的位置、圆图的基本应用、求输入阻抗及其在圆图上的位置以及单支节匹配等问题。-Chart Software design results in graphical and data parallel output, the circu
BoXingFaSheng
- 多功能波形发生器VHDL程序与仿真 功能：实现4种常见波形正弦、三角、锯齿、方波（A、B）的频率、幅度可控输出（方波 --A的占空比也是可控的），可以存储任意波形特征数据并能重现该波形，还可完成 --各种波形的线形叠加输出。 --说明： SSS（前三位）和SW信号控制4种常见波形种哪种波形输出。4种波形的频率、 --幅度(基准幅度A)的调节均是通过up、down、set按键和4个BCD码置入器以及一 --个置入档位控制信号（ss）完成的（AMP的调节范围是0~5V，调节量
MCU_1908
- 针对CMOS 图像传感器输出的Bayer 格式的图像数据, 利用TI 公司的TMS320DM642 数字信号处理器的专用视频端口,可以实现图像捕获、数据传输的无缝连接的特点, 构建了以DM642 为核心的图像实时处理系统。在DM642 中采用两种通用方法(双线性插值、边缘检测) 和文中提出的信号相关的方法, 将从Bayer 公司的CMOS 图像传感器所捕获的8 位Bayer 格式图像数据, 转换为24 位RGB 格式彩色图像数据, 并通过PSNR(信噪比) 和NCD(归一化彩色差异规范) 两种评
SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
AHU
- 神经网络建立的空调系统空气处理单元模型；simulink模型mdl，附带相关数据及归一化处理程序-Air-conditioning system neural network model of air handling units simulink model mdl, with relevant data and normalization process
KarhunenLoeve
- 数据降维算法 K_L变换是一种最优正交变换，以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT）。-Data reduction algorithm K_L optimal orthogonal transform is a transformation to vector signal covariance matrix Ф X normalized orthogonal feature vect
2
- 根据归一化后的原始数据曲线，运用自组织神经网络进行藻种识别-According to the normalized data,we identify the HABs using the SOM.
Desktop
- 根据归一化后的原始数据曲线，进行导数变换，然后运用自组织神经网络进行藻种识别-According to the normalized data,we use the Differential switch,and then identify the HABs using the SOM.
Desktop
- 根据归一化后的原始数据曲线，进行导数变换等，然后运用自组织神经网络进行藻种识别-According to the normalized data,we use the Differential switch,and then identify the HABs using the SOM.