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funcwin
- 汽车平顺性加权评价指标数据处理程序，只要将离散的加速度时域信号值输入到相应txt文件中即可计算出平顺性加权评价指标。-Car ride weighted uation data handler
ronghe(1)
- 基于pcnn的图像融合及其相关的评价指标和融合结果-Image Fusion Based on PCNN， and Relevant uation index and the fusion results
ICAcrosstalkerror
- 我自己编的串音误差计算函数，对公式进行了一定化简，比本网站其他同类计算函数运算速度要快。用于盲源分离的质量评价，另外还包含ICA中有关性能评价指标的文章。-My own series of crosstalk error calculation function, to the formula for a certain simplification, other than this site similar calculation function operation faster. Qual
Evalution-Factor-for-fusion
- 图像融合评价指标，包括有：均值，标准差，信息熵，平均梯度，相关系数，扭曲程度，偏差指数。每个指标都分别对RGB三个波段进行评价。-This file refers to the ution factor of image fusion,which including:mean,standard deviation,information entropy,average gradient,correlation cofficient,distortion and bias index.Each
Segmentation-assess-Benchmark
- 伯克利图像小组提出来的图像分割评价指标：边界误差。-Evaluation of image segmentation. Image: Berkeley group boundary error.
DWRR
- 采用动态加权综合评价方法建立评价模型，增大了评价结果的客观性。首先对评价指标数据进行归一化处理，然后选取偏大型正态分布函数作为动态加权函数建立评价模型，从而对评价指标观测值进行排序，最后用决策-Dynamic weighted comprehensive uation method to establish uation model, increasing the objectivity of uation results. First uation data normalization
(SFF)
- 提取稀疏特征前模拟了人眼的特性，对降维后的图像块先进行了whitening操作，再使用ICA得到字典，利用该字典的广义逆矩阵提取图像块的稀疏特征，然后挑选一定的块进行求取特征相似度和亮度亮度相似度，最后结合这两个相似度得到最终的评价指标。-sparse feature extraction
DenoisingVaule
- 时域信号去噪后去噪效果评价指标，包括信噪比、均方误差等-After the time-domain signal denoising denoising uation, including SNR, MSE, etc.
matlabfunction
- 求图像信息熵的函数，求图像联合信息熵的函数，求图像PSNR的函数，还有求图像平均梯度的函数，还有一个双边滤波器的程序。 以上四个都是图像客观质量评价指标-the function of computing entropy
duge
- 图像融合质量评价指标，包含灰度值，平均梯度，光谱扭曲程度，SSIM，PSNR，MSE等等。-Image fusion quality uation, including gray value, average gradient, spectral distortion degree, SSIM, PSNR, MSE, and so on.
myfusionevlution
- 图像融合的几个评价指标，代码正确，可以直接调用，都是自己写的，已经运行调试过了-Several uation of image fusion, the code correctly, you can directly call, you are to write their own, has been running the debugger over
HTF
- 三角模糊数综合评价的算例。利用三角模糊数，综合多个评价指标，进行综合排序-Triangular Fuzzy Number comprehensive uation studies. Use triangular fuzzy numbers, integrated multiple criteria, a comprehensive sort
ORDINAL-FEATURE-ANALYSIS
- 本文讨论了故障严重程度识别中的特征评价和特征选择算法。将严重程度识别问题中的特征分为非单调特征和单调特征，分别设计了不同的特征评价指标和特征选择算法，为故障严重程度识别提供了可行的方案。-This article discusses the failure to identify the severity of the feature in the comments and feature selection algorithms. The severity of the problem of
ENL-SSIM--PSNR-SNR-EPI
- 包含去噪后经常用的评价指标，峰值信噪比，信噪比，相似度、等效视数，边缘保持指数-After uation often contain de-noising, the peak signal to noise ratio, SNR, similarity, ENL, edge retention index
K-means-analysis
- K-means解决聚类问题，以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。-K-means solves the problem of clustering, taking the Euclidean distance as the similarity measure, which is the optimal classification of the V of the J of the initial c
Queuing-Theory(matlab)
- 基于银行的单机和多机排队论模型，我们进行了MATLAB仿真模拟。利用多个评价指标对所建立的排队系统的单个工作日内的工作情况进行了评价。-Inspired by queueing models of banks, we have built a single and a multiple queueing model, then simulated and uated these models by matlab respectively!
Precision_Recall_F1-Measure
- 信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数:准确率（Precision）、召回率（Recall）以及综合评价指标（F1-Measure ） -These parameters are often used in information retri and natural language processing (Precision), recall rate (Recall), and comprehensive uation index (F1-Measure).
medical_weight_average_fusion
- 灰度或彩色多模态医学图像的融合，利用加权平均融合算法，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准医学图像-Color gray or fusion multimodal medical images, using a weighted average fusion algorithm, program specific good versatility and provide an objective uation of several image fusi
cengcifenxifa
- 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述
K-modes
- k-modes聚类算法，其中包含F1-measure、聚类纯度和聚类准确率等评价指标，还有一个测试数据集，直接点击main即可-K- modes clustering algorithms, including purity of F1- measure, clustering and clustering accuracy uation index, and a set of test data, click the main directly