L4_1.m: SVD轉(zhuǎn)換(程式) L4_2.m: 影像轉(zhuǎn)換的能量集中能力(程式) L4_3a.m: 小波轉(zhuǎn)換之多重解析架構(gòu)(程式) L4_3b.m: 小波轉(zhuǎn)換係數(shù)與影像的方向性(程式) energy.m: 能量集中(函式) L4_1.bmp: 影像檔 L4_2.bmp: 影像檔 L4_3b.bmp: 影像檔 woman.mat: Matlab的矩陣變數(shù)檔
上傳時(shí)間： 2013-11-28
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L3_1.m: 純量量化器的設(shè)計(jì)(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產(chǎn)生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓(xùn)練三個(gè)不同大小與維度的碼簿並分別進(jìn)行VQ(程式) gau.m: ML量化器設(shè)計(jì)中分母的計(jì)算式(函式) gau1.m: ML量化器設(shè)計(jì)中分子的計(jì)算式(函式) LBG.m: LBG訓(xùn)練法(函式) quantize.m:高斯機(jī)率密度函數(shù)的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數(shù)檔
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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ex6_1 ～ ex6_3二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 ex6_4 ～ ex6_6通用函數(shù)計(jì)算概率密度函數(shù)值 ex6_7 ～ ex6_20常見分布的密度函數(shù) ex6_21 ～ ex6_33隨機(jī)變量的數(shù)字特征 ex6_34 采用periodogram函數(shù)來計(jì)算功率譜 ex6_35 利用FFT直接法計(jì)算上面噪聲信號(hào)的功率譜 ex6_36 利用間接法重新計(jì)算上例中噪聲信號(hào)的功率譜 ex6_37 采用tfe函數(shù)來進(jìn)行系統(tǒng)的辨識(shí)，并與理想結(jié)果進(jìn)行比較 ex6_38 在置信度為0.95的區(qū)間上估計(jì)有色噪聲x的PSD ex6_39 在置信度為0.95的區(qū)間上估計(jì)兩個(gè)有色噪聲x，y之間的CSD ex6_40 用程序代碼來實(shí)現(xiàn)Welch方法的功率譜估計(jì) ex6_41 用Welch方法進(jìn)行PSD估計(jì)，并比較當(dāng)采用不同窗函數(shù)時(shí)的結(jié)果 ex6_42 用Yule-Walker AR法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_43 用Burg算法計(jì)算AR模型的參數(shù) ex6_44 用Burg法PSD估計(jì) ex6_45 比較協(xié)方差方法與改進(jìn)的協(xié)方差方法在功率譜估計(jì)中的效果 ex6_46 用Multitaper法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_47 用MUSIC法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_48 用特征向量法進(jìn)行PSD估計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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用Java實(shí)現(xiàn)鏈表存儲(chǔ)輸入數(shù)據(jù)，并計(jì)算平均數(shù)和方差
標(biāo)簽： Java 存儲(chǔ) 輸入 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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給定一個(gè)音頻范圍內(nèi)的模擬強(qiáng)噪聲隨機(jī)信號(hào)（強(qiáng)噪聲+周期信號(hào)），將信號(hào)從強(qiáng)噪聲中提取出來，并計(jì)算原信號(hào)及提取信號(hào)的均值、平均功率、方差、頻譜及功率譜密度、互相關(guān)等 并附帶圖形
標(biāo)簽： 音頻 模擬 周期信號(hào) 隨機(jī)信號(hào)
上傳時(shí)間： 2017-07-22
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PIC16C63單片機(jī)UART通信——A機(jī)讀取時(shí)鐘芯片DS1302獲得當(dāng)前時(shí)間，通過UART通信傳給B機(jī)，B機(jī)使用LCD1602顯示當(dāng)前時(shí)間
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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數(shù)值分析算法學(xué)習(xí)筆記之克里格插值及其實(shí)現(xiàn)2009-04-21 22:25克里格，或者說克里金插值Kriging。法國krige名字來的。 特點(diǎn)是線性，無偏，方差小，適用于空間分析。所以很適合地質(zhì)學(xué)、氣象學(xué)、地理學(xué)、制圖學(xué)等。
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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一種嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法， 本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法,通過分析圖像經(jīng)離散小波變換后細(xì) 節(jié)子帶系數(shù)的特性,把細(xì)節(jié)子帶系數(shù)的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應(yīng)地修改圖像小波分解后某些細(xì)節(jié) 子帶的系數(shù)值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應(yīng)地嵌入水印信息,實(shí)現(xiàn)了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時(shí),水印的提取無須求助于原圖像,很好的實(shí)現(xiàn)了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實(shí)際意義的二值圖像. 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強(qiáng)的魯棒 性,同時(shí)對直方圖均衡化、對比度調(diào)整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.
上傳時(shí)間： 2017-08-30
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實(shí)現(xiàn)對自適應(yīng)波束形成SIM算法的仿真，在該程序中，我們先設(shè)置入射的信號(hào)，再進(jìn)行互協(xié)方差矩陣和自協(xié)方差矩陣的求解來實(shí)現(xiàn)該算法
標(biāo)簽： SIM 自適應(yīng)波束 算法 仿真
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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?ARINC429總線協(xié)議是美國航空電子工程委員會(huì)(Airlines Engineering Committee)于1977年7月提出的，并于同年發(fā)表并獲得批準(zhǔn)使用，它的全稱是數(shù)字式信息傳輸系統(tǒng)(Digital Information Transmission System ) 。協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了航空電子設(shè)備及有關(guān)系統(tǒng)間的數(shù)字信息傳輸要求。ARINC429廣泛應(yīng)用在先進(jìn)的民航客機(jī)中，如B-737、B-757、B-767，俄制軍用飛機(jī)也選用了類似的技術(shù)。
標(biāo)簽： ARINC429 總線
上傳時(shí)間： 2015-03-25
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