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image_digital
- 图象通信中的图像的数字化与统计特性，显示了图像的数字化参数选择与质量的关系-image communication of digital images and statistical characteristics of the image shows the number of parameters and quality of the relationship
AdaptiveFilter
- 所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。
AFA
- 自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应,达到最优滤波,此算法适用于平稳和非平稳随机信号,并且不要求知道信号和噪声的统计特性。
增广最小二乘估计
- 如果噪声e(k)为有色噪声时，采用最小二乘辨识系统参数为有偏估计，为改善噪声e(k)为有色噪声模型的系统参数估计的统计特性，提出一种增广矩阵的方法
exp1
- 基于matlab估计随机变量的统计特性 随机信号处理的课程实验-Matlab estimated based on the statistical characteristics of random variables Random signal processing course experiment
m12_3
- 为了改善噪声e(k)为有色噪声模型的系统参数估计的统计特性，提出了一种增广矩阵的方法，称为增广最小二乘算法，MATLAB实现范例-In order to improve the noise e (k) for the colored noise model of the system parameters estimated statistical characteristics, an Augmented Matrix method, called Augmented Least Square
Kronecker_matlab
- 运用matlab实现了kronecker无线信道模型的仿真，并有相应的测试例，可以直接通过本源码得到kronecker模型的H矩阵及其各种统计特性。-Kronecker achieved using matlab wireless channel model simulation, and there is a corresponding test cases can be directly obtained through this source kronecker model H-matri
jcwtlib-0.01.tar
- 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）是近年来发展起来的一种有效的盲分离技术，最早是由法国学者Herault和Jutten于1986年提出。ICA方法的提出最初是用来解决“鸡尾酒会”问题，其过程可以归纳为，在源信号与传输通道参数均未知的情况下，仅根据源信号的统计特性，出现测信号恢复出源信号。ICA分析的关键在于根据一定的优化准则建立描述输出信号独立程度的优化判据，即目标函数，并设计相应的优化算法，寻求最优的分离矩阵，使得输出信号中各分量尽可能相互独
bandpass
- 产生随机信号 并通过带通滤波器 并计算统计特性Any changes made cards can be good results-Random signal generated by band-pass filter and calculate the statistical properties
icasso
- 一种新的ICA盲分离方法，分离效果较好，基于SSO的统计特性，经过验证对复值信号有良好的分离效果-ICA, a new blind separation method, separation is better, based on the statistical properties of SSO, proven value of the complex signal has a good separation
pinjia
- 为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价，在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能-为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价[11,18]，本文在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能
ukf
- EKF仅仅利用了非线性函数Taylor展开式的一阶偏导部分（忽略高阶项），常常导致在状态的后验分布的估计上产生较大的误差，影响滤波算法的性能，从而影响整个跟踪系统的性能。最近，在自适应滤波领域又出现了新的算法——无味变换Kalman滤波器（Unscented Kalman Filter-UKF）。UKF的思想不同于EKF滤波，它通过设计少量的σ点，由σ点经由非线性函数的传播，计算出随机向量一、二阶统计特性的传播。因此它比EKF滤波能更好地迫近状态方程的非线性特性，从而比EKF滤波具有更高的估计精
non-Rayleigh-reverberation
- 非瑞利混响和杂波信号的产生及其统计特性的仿真程序-Simulation of non-Rayleigh reverberation and clutter
bootgmregress
- 自举是一种由重采样估计，独立和（蒙特卡洛重采样）等概率设置一个单一的数据统计变化的一个途径。允许的措施估计那里的潜在分布是未知的或者样本量很小。他们的结果与这些分析方法的统计特性相一致。 在这里，我们使用非参数逼近。非参数引导更简单。它不使用该模型的结构，建造人工数据。矢量[易西]是重采样，而不是直接与replecement。这些参数是从这些对构建。 二，回归模型时，应使用在回归方程中的两个变量是随机的，会有错误的，即不是由研究者控制。模式，我用普通最小二乘回归低估了变量之间的错误时，
A-new-filter-algorithm
- 以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可 自适应滤波器 以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。-The input and output signals of the statistical properties of the estimators for the basis, take the specific algorithm automa
multpaht-fading-channel-basic-model
- 由于多径和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，如时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布和Nakagami-m分布。-Because multipath and mobile and other sports influence factor, makes mobile channel in tran
qiandaohu
- 对接收信号进行转化和功率谱分析。得到信号的统计特性，主要是噪声放面。-The received signal is transformed and the power spectrum analysis. Get the statistics of the signal, is mainly the noise area.
computerwork_1
- 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某
DSP
- 任务： 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线（参考PPT2.1第17页的两幅图）； 2） 写出最陡下降法以及LMS算法的计算公式（取 ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形（即产生任意一个噪声随机序列）； 4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线（参考PPT2.1第17页的右下图
DCTlicheng
- 研究表明，构成K一L变换矩阵的向量也就是ToePhtz矩阵的特征向量。与此同时，离散 余弦变换矩阵逼近于ToePutz矩阵的特征向量矩阵，所以离散余弦变换矩阵与自然图像的 K一L变换矩阵十分相似。经过离散余弦变换后的变换系数块的协方差矩阵Cy非常接近对角 阵，即除了对角线元素以外，其它很多元素都近似为0，并且在左上角集中了主要能量。这 反映了自然图像大部分区域变化不大，亮度突变只占少数，即图像能量以低频成分为主的特 性。通过变换后的量化，舍弃对视觉效果影响较小的次要信息，可达