<li id="wwaow"></li>
Rls遞推二乘最小算法的MAtlab 仿真。
標(biāo)簽： MAtlab Rls 算法 仿真
上傳時間： 2013-12-01
上傳用戶：TF2015
陣列信號處理中用最小約束矩陣實(shí)現(xiàn)二維到達(dá)角的估計(jì)。
標(biāo)簽： 陣列信號處理 矩陣 二維
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：wfeel
插值法與曲線擬合. 詳細(xì)地講述了插值法與曲線擬合的理論，尤其是最小二乘法，對于初學(xué)者很有幫助。
標(biāo)簽： 插值 曲線擬合
上傳時間： 2016-03-06
上傳用戶：zhyiroy
的基于紋理的牌照圖象二值化方法即 首先對牌照圖象作紋理分析, 然后采用模式識別技術(shù)中的最 大最小準(zhǔn)則獲取二值比閾值進(jìn)行二值化的方法效果優(yōu)于灰度直方圖方法。若對紋理基元的選擇附加一些條件則有可能提 供更好的二值化結(jié)果。該方法也可適用于票據(jù)或文本圖象的 二值化。
標(biāo)簽： 圖象 分 準(zhǔn)則 模式識別技術(shù)
上傳時間： 2013-12-07
上傳用戶：fhzm5658
用過采樣和求均值提高ADC分辨率 很多應(yīng)用需要使用模/數(shù)轉(zhuǎn)換器 ADC 進(jìn)行測量 這些應(yīng)用所需要的分辨率取決于信號的動 態(tài)范圍 必須測量的參數(shù)的最小變化和信噪比 SNR 因此 很多系統(tǒng)使用較高分辨率的片外ADC 然而也可以通過使用一些技術(shù)來達(dá)到較高的分辨率和SNR 本應(yīng)用筆記介紹用過采樣和求均值的方 法來提高模數(shù)轉(zhuǎn)換的分辨率和SNR 過采樣和求均值技術(shù)可以在不使用昂貴的片外ADC的情況下提 高測量分辨率 本應(yīng)用筆記討論如何使用過采樣和求均值的方法來提高模/數(shù)轉(zhuǎn)換 ADC 測量的分辨率 另 外 本文最后的附錄A B和C分別給出了對ADC噪聲的深入分析 最適合過采樣技術(shù)的ADC噪聲 類型和使用過采樣和求均值技術(shù)的示例代碼
標(biāo)簽： ADC SNR 分辨率 測量
上傳時間： 2016-06-21
上傳用戶：hanli8870
費(fèi)諾編碼的步驟: A 將概率按從大到小的順序排列 B 按編碼進(jìn)制數(shù)將概率分組，使每組概率和盡可能接近或相等。 C 給每組分配一位碼元 D 將每一分組再按同樣原則劃分，重復(fù)b和c，直到概率不再可分為止
標(biāo)簽： 編碼 概率 分組 進(jìn)制數(shù)
上傳時間： 2016-06-24
上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
矩陣運(yùn)算模塊：尋找二維數(shù)組中的最大值；尋找二維數(shù)組中的最小值；尋找一維數(shù)組中的最小值；求取兩個向量之間的歐式距離
標(biāo)簽： 數(shù)組 二維 矩陣運(yùn)算 模塊
上傳時間： 2016-08-15
上傳用戶：netwolf
多種概率分布的擬合函數(shù)集合 本算法包括最大似然估計(jì)，最小二乘估計(jì)，基于EM算法的多種混合高斯分布估計(jì)，EM算法測試實(shí)例，繪制每種分布的plot函數(shù)。非常有參考價(jià)值！
標(biāo)簽： 概率 分布 函數(shù) 算法
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：杜瑩12345
最小2乘法用matlab來實(shí)現(xiàn)的過程，需要用pdf來打開，請注意。
標(biāo)簽： matlab 乘法 過程
上傳時間： 2016-11-18
上傳用戶：釣鰲牧馬
matlab的一些插值和擬合算法， 包括最小二乘法等
標(biāo)簽： matlab 插值 算法
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：himbly
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
