搜索资源列表
ARMODEL
- 功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了
混沌时间序列预测
- 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffin
AR
- 采用最大熵值法或自相关法实现AR模型，估计出AR模型的系数-Maximum entropy method or self-correlation method to achieve AR model, AR model to estimate the coefficients
armalast
- 这个函数用于估算光谱中的最大信息熵，它同时满足了倒频谱的局限和相关谱的局限-This function provides an ARMA spectral estimate which is maximum entropy satisfying correlation constraint (number of poles)and cepstrum constrains (number of ceros)
Power-spectrum
- 这篇文章主要介绍了求功率谱的五种方法（周期法、自相关函数法、自协方差法、最大熵法以及最大似然法）的思想及程序。-This article describes five ways to seek the power spectrum (cycle method, the autocorrelation function method, ideas and procedures from the covariance method, maximum entropy and maximum likel
spectrum-estimation
- 功率谱估计是利用有限长的数据估计信号的功率谱，广泛应用于各个领域。功率谱估计主要分为经典谱估计与现代谱估计。常用的经典谱估计方法有周期图法，相关法，周期图的改进法，常用的现代谱估计方法有最大熵谱估计，AR模型，MA模型，ARMA模型。经典谱估计适用于长序列的信号，其主要缺陷是描述功率谱波动的数字特征方差性能差，频率分辨率低，现代谱估计适用于短序列的信号，旨在改善谱估计的分辨率，并将其应用于实际地震资料的谱分析。 -Power spectrum estimation is the use of
C_MCC
- 最大相关熵准则自适应滤波，凸组合，两个滤波器-mcc filtering, convex combination, two filters
Cascade
- 级联形式的最大相关熵准则自适应滤波算法,希望有所帮助-Cascade MCC adaptive filtering algorithm
mcc
- 基于最大相关熵准则的时延估计 对称稳定分布噪声环境 时延估计-Time delay estimation based on maximal entropy criterion Symmetric stable distribution noise environment Time delay estimation
ccfxmjmu
- 基于负熵最大的独立分量分析，信号处理中的旋转不变子空间法，单径或多径瑞利衰落信道仿真，含噪脉冲信号进行相关检测,ICA（主分量分析）算法和程序。- Based on negative entropy largest independent component analysis, Signal Processing ESPRIT method, Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, Noisy pulse corr
thsnfhik
- 基于负熵最大的独立分量分析，信号处理中的旋转不变子空间法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，脉冲响应的相关分析算法并检验，是路径规划的实用方法。- Based on negative entropy largest independent component analysis, Signal Processing ESPRIT method, It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning
yimsnzmn
- 仿真图是速度、距离、幅度三维图像，包括调制，解调，信噪比计算，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，实现典型相关分析，基于负熵最大的独立分量分析。- FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, The IMC- PID is using the
ravemrdx
- 借鉴了主成分分析算法（PCA），基于负熵最大的独立分量分析，含噪脉冲信号进行相关检测,数据模型归一化，模态振动，通过反复训练模板能有较高的识别率。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Based on negative entropy largest independent component analysis, Noisy pulse correlation detection signal, Normalize
hbacdjru
- 相关分析过程的matlab方法，有借鉴意义哦，matlab编写的元胞自动机，添加噪声处理，基于负熵最大的独立分量分析。-Correlation analysis process matlab method, There are reference Oh, matlab prepared cellular automata, Add noise processing, Based on negative entropy largest independent component analysis.
jxtqvfvq
- 包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，基于负熵最大的独立分量分析，通过反复训练模板能有较高的识别率，Matlab实现界面友好，复化三点Gauss-lengend公式求pi，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，实现典型相关分析。-It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model, Based on negative entropy largest indep
最大熵值法
- 用于相关的算法研究，还可以进行一定的参数模型统计(Used for related algorithm research, but also can carry on the certain parameter model statistics)
最大熵滤波算法matlab仿真
- 包含基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法，以及与卡尔曼滤波算法的对比，用于GNSS导航定位粗差处理。同时主函数中包含混合高斯随机数生成方法。(The Huber function and maximum correntropy criterion based robust Kalman filter is included, which can be used for biases in measurements for GNSS positioning. The mixed Gauss
抗差加权函数对比
- 测量粗差中抗差滤波算法加权函数的对比，程序能够运行，函数对比结果画图呈现。(weighting function comparison in robust filter.)
Untitled5
- lms滤波mcc自适应滤波最大相关熵准则自适应滤波两个滤波器(lms LMS filtering MCC adaptive filtering maximum correlation entropy criterion adaptive filtering two filters)
东北大学图像处理作业
- 东北大学图像处理课第一次作业，主要是双边滤波算法和最大熵复原算法，亲测可运行。其中内有相关的word文档，和分割效果图(the homework of image processing in northeastern university.it mainly included two algorithms about bilateral filering and max-weight entropy)