搜索资源列表
Kalman
- 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人 的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去 的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论， 并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计 的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利 用前一
efdds
- 图像线性滤波、热传导方程滤波、Gabor图像锐化和动态边界算法-Image filtering, heat conduction equation filter, Gabor image sharpening algorithms and dynamic boundary
KalmanFilter
- 卡尔曼线性滤波 经典代码，然而初始状态的确定并未涉及，请参考相关资料，自行解决-Classical linear Kalman filtering code, however, did not involve the determination of the initial state, please refer to the relevant information, self-solve
code
- 线性检测，滤波，图像的打开，显示，保存，逆反等数字图像处理代码，-Linear detection, filtering, image open, display, save, antagonistic and other digital image processing code,
DIP
- 数字图像处理，打开8位位图，包括线性拉升，滤波和旋转-Digital image processing, including linear pulled, filtering and rotation
xueyangyi
- 用于处理血氧仪输出信号的线性滤波算法和微分阈值差值提取-Linear filtering algorithm for processing the output signal oximetry and differential threshold value difference extraction
滤波及线性拟合算法
- 高通、低通滤波算法，及线性拟合算法C#源码