頻帶方差端點檢測的matlab源程序，可以看看，覺得還可以。
上傳時間： 2017-07-08
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不完全數據分析MATLAB程序（部分信息重建）：最小均方估計、協方差矩陣、缺失值推測
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：q123321
通過javabean實現計算平均數與方差
上傳時間： 2017-08-04
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最大類間方差法-otsu算法的原代碼 該方法簡單有效
上傳時間： 2017-09-20
上傳用戶：lunshaomo
這個Matlab程序用于計算時域信號的阿倫Allan方差。
上傳時間： 2014-01-27
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針對幀差分法易產生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標的問題，提出了一種將背景減和幀差法相結合的運動目標檢測算法。首先利用連續兩幀圖像進行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類間與類內方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化，然后將得到的兩種二值化圖像進行或運算，最后利用圖像形態學濾波得到準確的運動目標。實驗結果表明，該算法簡單、易實現、實時性強
上傳時間： 2013-10-08
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可以實現正態總體方差檢驗，有助于剛接觸的同學進行學習
標簽： matlab
上傳時間： 2016-04-09
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永磁同步電機是同步電機的一個重要類型，其轉子一般采用稀土永磁材料做激磁磁極，與傳統同步電機相比，體積和重量大為減小，而且結構簡單，運行可靠，維護更方便。現代電氣傳動控制的發展趨勢之一是開發新的交流調速與伺服系統。無論在矢量控制還是標量控制中，轉速與位置的閉環控制都需要在電機軸上安裝一個速度傳感器，但是由于速度傳感器的引進不僅增加了成本，降低了系統可靠性，還存在安裝問題，效果并不十分理想。因此高性能無速度傳感器控制成為近年來電機研究的熱點。 本文在系統介紹卡爾曼濾波器的基礎上，將其引入到永磁同步電機無速度傳感器狀態觀測中。由于永磁同步電機是一個強耦合的多階非線性系統，本文采用了工程實際中普遍采用的泰勒展開式截斷的方法，對電機方程線性化處理，將卡爾曼濾波算法推廣至非線性系統，并加入了反映電機系統模型誤差和環境干擾的系統噪聲和測量噪聲模型，形成擴展卡爾曼濾波算法。擴展卡爾曼濾波器將電機轉子位置與轉速作為系統狀態變量進行實時估算，并將所得信息反饋到永磁同步電機控制系統中。通過仿真，與電機實際運行狀態進行比較，證明了擴展卡爾曼濾波具有良好的動態跟蹤能力和抗噪聲能力。 針對擴展卡爾曼濾波算法在無速度傳感器控制中存在的不足，本文給出了降階線性卡爾曼濾波算法。降階線性卡爾曼濾波算法重新選擇了系統狀態變量，建立新的完全線性化的系統方程，并且卡爾曼濾波算法中的系統協方差矩陣成為時不變序列，因此可以直接應用線性卡爾曼濾波算法。仿真結果證明，與擴展卡爾曼濾波算法相比，新的算法更加簡單，減輕了繁重的參數調節任務，易于數字化實現，不僅具備擴展卡爾曼濾波算法的優勢，而且在某些性能方面超越了擴展卡爾曼濾波算法。 通過分析得知，由于將系統模型不確定性與測量噪聲體現在系統方程中，因此卡爾曼濾波算法在狀態估算方面具有良好的性能。本文以降階線性卡爾曼濾波 算法為理論基礎，以永磁同步電機為對象，以數字信號處理器（DSP）為核心，設計了電機狀態觀測系統的設計方案。整個方案在不增加成本的基礎上，充分利用數字信號處理器（DSP）豐富的資源和強大的運算能力，通過檢測電機相電流，實時估算出電機轉子位置與轉速。本系統可以代替傳統速度傳感器，為電機控制系統提供轉子位置和轉速反饋信息。本文的下一步主要工作便是將此系統付諸實踐，應用于實際工程中，對卡爾曼濾波算法在永磁同步電機無速度傳感器控制方面的性能進行進一步研究。關鍵詞：永磁同步電機；無速度傳感器；卡爾曼濾波
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：lifangyuan12
本文以濾波技術飛速發展，小波濾波優越性的凸現，以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景，以簡單易行和濾波效果良好為研究目的，展開本文信號濾波處理的研究工作。 在深入研究三種小波濾波方法原理和優缺點的基礎上，本文提出了一種新的優化濾波方法，包括以下三個方面： 首先，將靜態小波變換(SWT)應用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來進行含噪信號的分解，這樣不僅彌補了正交小波變換的不足，而且提高了濾波性能。 然后，提出了基于空域相關的優化閾值函數濾波算法。該算法把小波系數間的相關性應用于閾值濾波。它是在構造出基于空域相關的顯著性函數和基于顯著性函數的閾值濾波過程的基礎上，提出了基于空域相關的優化閾值函數，并且把極小化廣義交叉驗證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優閾值作用于該優化閾值函數。該濾波算法不僅實現了噪聲的有效去除，而且信號的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型鎖相環--正交鎖相環(QPLL)。鑒于QPLL不僅具有鎖定范圍寬、入鎖速度快、鎖定后精度高的性能，而且還具有良好的抑制諧波、噪聲的能力，以及對波形畸變不敏感等良好特性，所以QPLL的引入達到了信號鎖定和優化濾波的目的，使優化濾波方法的設計更具新意，而且取得了更好的濾波效果。 為了驗證優化濾波方法，本文搭建了實驗平臺，它是由FPGA信號采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個部分構成。通過傳感器采集信號，經過A/D轉換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉換，并進行波形數據緩存，在接收到LabVIEW的命令后，將存儲的數據送給串口。在LabVIEW中，從串口檢測所需的波形數據，然后通過優化濾波方法將數據進行濾波處理，最后在前面板中把實驗結果顯示出來。 實驗結果表明，該優化濾波方法不僅能實現優良的濾波功能，而且簡單易行，是一種有效的濾波方法。
上傳時間： 2013-07-20
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隨著數字化和網絡化的發展，傳統的門禁系統由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制，很難滿足安全可靠和網絡化的控制需求。由于識別技術的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識別系統逐漸被人們開始采用，目前，從實用的角度看，指紋識別技術要比其它生物識別技術更安全和方便，這是因為人的指紋具有唯一性、不變性以及貼身性的特點。傳統的門禁控制器常采用單片機開發，利用串行通信接口向遠程上位機傳送數據，多個門禁控制器一般組成RS485網絡，通信線路專用且不易于實現網絡控制和遠程控制，而基于TCP/IP網絡通信的門禁系統通過局域網傳遞數據，很容易實現遠程控制和分布式管理。 文中設計了基于指紋識別和以太網的智能網絡型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像，以及采用以太網控制器芯片AX88796，實現了基于TCP/IP協議的網絡門禁系統。 論文首先分析了門禁系統的研究背景、意義及國內外的發展現狀，然后介紹了指紋識別網絡門禁系統的總體結構，闡述了系統各個重要功能模塊的硬件資源。根據系統的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺，移植了相關模塊的驅動程序。論文研究了指紋識別算法，包括指紋圖像預處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結合設置一個合適的局部閾值對指紋進行分割。然后，闡述了門禁控制系統軟件的總體設計，并重點介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應用以及系統運用TCP/IP實現系統門禁控制器和上位機PC之間的網絡通信。 系統測試部分介紹了測試環境、測試方法以及測試內容。測試結果表明，本課題設計的指紋識別網絡型門禁系統在穩定性、可靠性以及實時性方面達到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問題，并對近幾年來的一些新的研究趨勢做了簡單的總結與展望，指出了指紋識別網絡型門禁系統未來的研究方向。
上傳時間： 2013-07-23
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