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psd
- 计算ARMA(p，q)模型的功率谱密度。 形参说明： b——双精度实型一维数组，长度为(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组，长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量,ARMA(p,q)模型白噪声激励的方差。 fs——双精度实型变量,采样频率(Hz)。
vbC11
- 用VB实现的数据的统计描述 包括分布的矩---均值、平均差、标准差、方差和中位数的搜索、均值与方差的显著性检验等-VB data including the statistical descr iption of the moment -- the distribution mean, mean difference, standard deviation, variance and median search, the mean and variance significantly ins
lms_communication
- 研究用于自适应均衡器的LMS算法的性能，数据源产生有零平均和单位方差的由符号+1和-1组成的Bernoulli的序列{I(n)}.数据源之后的信道可以用升余弦脉冲响应来模拟。 -study for the adaptive equalizer LMS algorithm performance, Data Sources have zero mean and unit variance from the -1 and a symbol of the Bernoulli sequenc
AThreshold4
- 计算图中所有灰阶的分布概率 定一阈值使得影像分成两类 计算两类的方差、平均灰度值与总影像平均灰度 选择最佳阈值-calculated all gray-scale map of the probability distribution of a fixed threshold value makes images divided into two categories : computing the variance, Gray and the average total value
yuanzhen
- 本文提出一种新的相干波束形成方法，利用内插变换对相干背景下的真实阵列进行虚拟平移，得到多个虚拟平移后的信号协方差矩阵；对其进行平均后，所得到的相干信号协方差矩阵具有满秩性。利用一般的波束形成法求出最优权向量。该方法解决了五阵元均匀圆阵下二维相干信号的波束形成问题。
mfile
- 计算图像的平均梯度，边缘强度，信息熵以及方差，图像可以是单波段或多波段图像。
averageperiodfft
- 平均周期法计算 fft的结果，Bartlett平均周期图的方法是将N点的有限长序列x(n)分段求周期图再平均，Welch法对Bartlett法进行了两方面的修正，一是选择适当的窗函数w(n)，并再周期图计算前直接加进去，加窗的优点是无论什么样的窗函数均可使谱估计非负。二是在分段时，可使各段之间有重叠，这样会使方差减小。
MATLAB.rar
- 自己现在在做的论文用到灰度共生矩阵，找了好久都没找到很好用的，所以自己就编了个，不很完美，但绝对可用，已经实现过。包括灰度共生矩阵的生成以及一些特征参数。f1，二阶距。f2，对比度。f3，相关。f5，逆差距。f6，和平均。f7，和方差。f9，差平均。f10，差方差。请不吝赐教。,Now do their own papers in the gray co-occurrence matrix used to find for a long time to find no good use, so
tuxiangronghe
- 本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。对于三层小波分解的多聚焦图像融合，每幅图像被分解为三层十个频带。对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。对于低频系数，本文仍然采用求平均法；对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。它们的计算量比最大系数法大一些，但是融合结果更接近于原始清晰图像，而相比于方差法，它们的计算量小的多，但是融合质量稍差一些，应用者可以根据不同的需要进行选择。-This paper presents a hybrid multi-level multi-focus
image_fusion_proforma_evalu_quality
- 这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。大家一起交流吧~-This is sorted out from the online image fusion evaluation criteria, there are a total of 13 perform
imagequality
- 自己编写的图像质量评价函数，包括方差、平均梯度、模糊熵、信息熵-I have written the image quality evaluation function, including the variance, with an average gradient, fuzzy entropy, information entropy
adaptivefir
- 自适应滤波器。自适应滤波器为11个权系数的FIR结构。（1）不同的方差σ2（2）LMS算法画出一次实验的误差平方收敛曲线，训练长度为500，给出滤波器系数；进行20次独立实验，给出平均收敛曲线。不同步长值的比较。（3）RLS算法，LMS和RLS算法的比较 -Adaptive filter. Adaptive filter weights for 11 of the FIR structure. (1) different variance σ2 (2) LMS algorithm for a
imageevaluation
- 图像质量评价，熵、平均梯度、边缘强度、方差等-Image quality evaluation, entropy, average gradient, edge strength, variance, etc.
statistic
- JAVA图形界面算平均值 方差 简单的JTREE是应用-JAVA graphical interface for easy operator JTREE average variance applications are
suijixinhao
- 给定一个音频范围内的模拟强噪声随机信号（强噪声+周期信号），将信号从强噪声中提取出来，并计算原信号及提取信号的均值、平均功率、方差、频谱及功率谱密度、互相关等 并附带图形-Given within the scope of an audio simulation of strong noise random signal (noise+ periodic signal), the signal from strong noise in the extracted and calculated s
dangqiantongjimoxin
- 选用当前统计模型，在卡尔曼估计的基础上，引进目标状态估计协方差矩阵，进行最优加权平均，能够获得精度较高的运动状态-The current statistcal model
WaveletImageFusion
- 该程序是用小波的方法对两幅图像进行融合。在低频系数对小波系数采用基于区域方差的加权融合方法处理,高频系数采用基于像素点小波系数绝对值取大的规则进行融合。该方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象, 融合后的图像内容更加清晰, 更容易识别。-The program realized to fuse two images by the method of wavelet. In the low-frequency coefficients of the wavelet coefficient
L_D
- 用Matlab程序实现P阶Levinson-Durbin算法。以一个2阶自回归模型（参数为b0=1, a1=0, a2=0.81）和一个2阶滑动平均模型（参数为b0=1, b1=1, b2=1）为例，选取观测数据长度为1000，分别用一个AR(2)模型和一个AR(10)阶模型来估计其功率谱。设激励信号模型的高斯白噪声的均值为0，方差为1。用Levinson-Durbin算法迭代计算AR模型参数，并用估计出的AR模型参数画出观测信号的功率谱。并对Levinson-Durbin算法的性能进行分析。-
BMPOP
- bmp图像数字处理；图像信息的统计：直方图，最大最小灰度，熵，方差，平均灰度；灰度变换：分段线性变换，阈值，直方图的均衡化；中值滤波（加噪声），梯度算子；数字卷积，增加一个过滤类；几何变换：旋转，几何校正 -bmp image digital processing image information of the statistics: histogram, max-min gray, entropy, variance, average gray gray-scale transfor
Otsu算法(大律法或最大类间方差法).doc
- 利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。 前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度 后景：用n2, sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度 当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源），在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax