這個程序可以自定義顏色選擇框，因?yàn)閙atlab自帶的uisetcolor在編譯后的.exe中運(yùn)行會導(dǎo)致窗口最小化，所以可以自定義顏色選擇框
標(biāo)簽： 程序 自定義
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：蠢蠢66
隨著 國 內(nèi) 遙感衛(wèi)星的迅 速發(fā)展衛(wèi)星 圖 像的 圖 幅越來 越大分辨率越來越高 。 在軌 遙感 圖 像的幾何 精 度 評價(jià)要求從待評遙感 圖 像和 多源 參考 圖 像之間精確 地提取出 分布 均 勻 的控 制 點(diǎn) 信 息 。 使用 濾波 對高 分辨率影像進(jìn) 行增強(qiáng)時 ， 會 產(chǎn)生過增強(qiáng) 和飽和 現(xiàn)象 影響 了 控制 點(diǎn) 提取效果。 為 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 種基于 稀 疏識別的 自 適應(yīng) 圖像增 強(qiáng)算 法。 方法 首先計(jì)算 圖像子區(qū)域的 輻射質(zhì)量參數(shù)并構(gòu) 建 分類特征 ； 然 后通過 稀疏識別算 法確 定子區(qū)域的 地物 類型； 最后根據(jù)子區(qū)域所屬 地物類 型 ， 選擇不同 的 濾 波 參數(shù) 實(shí) 現(xiàn)整幅圖 像 的 自 適 應(yīng)增 強(qiáng) 并 在增 強(qiáng) 的 遙感圖 像上提 取控制 點(diǎn) 信息 實(shí) 現(xiàn)遙感圖像 的 幾何精 度 自 動 化評價(jià)。 結(jié)果 針 對資源 三號衛(wèi)星影 像的 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明 針對不同 的 子區(qū)域地物 類型進(jìn)行 自 適 應(yīng) 增強(qiáng)， 有 效 防 止了 基于全局統(tǒng)一 參 數(shù)的 濾波帶來 的 過增 強(qiáng)和飽和現(xiàn)象 有 效增強(qiáng) 了 高 分辨 率圖像 的紋理。 結(jié)論 提出 了 一 種 新的高分 辨率遙 感影像增強(qiáng) 策略 增強(qiáng)了 高 分辨率圖 像的 紋理， 提高 了控制 點(diǎn)的 獲 取數(shù) 目 和 準(zhǔn) 確 率。 關(guān)鍵詞： 稀疏識別 ； 輻射參數(shù) ； 自 適應(yīng) 增強(qiáng)； 提取控制 點(diǎn)
標(biāo)簽： 影響匹配 Wallis
上傳時間： 2015-11-22
上傳用戶：chao1020
notepad2_4.2.25漢化資源文件 CSDN-tags:notepad2 sChinese 中文rc資源 Notepad2中文資源修改自： http://www.flos-freeware.ch/zip/notepad2_4.2.25_src.zip\src\Notepad2.rc
標(biāo)簽： notepad2 25 漢化 資源
上傳時間： 2018-09-08
上傳用戶：xxagri
對于國內(nèi)金屬化電容器研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述，并對電容器自愈性展開討論。
標(biāo)簽： 薄膜電容器
上傳時間： 2022-02-09
上傳用戶：1208020161
1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對每個子模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計(jì)基于誤差范數(shù)形式的性能指標(biāo)函數(shù)對控制器進(jìn)行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統(tǒng)先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，再分別對每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個白適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來補(bǔ)償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對相應(yīng)的子模型設(shè)計(jì)線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標(biāo)對控制器進(jìn)行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準(zhǔn)則和設(shè)置最大模型數(shù)的動態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對新數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2022-03-11
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本書是自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域的一本經(jīng)典教材。全書共17章，內(nèi)容包括：自適應(yīng)LMS橫向?yàn)V波器、自適應(yīng)格型濾波器、自適應(yīng)遞歸濾波器、頻域和子帶自適應(yīng)濾波器、盲自適應(yīng)濾波器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性自適應(yīng)濾波器等及其在通信與信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。目錄背景與預(yù)覽第1章 隨機(jī)過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預(yù)測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應(yīng)濾波器第6章 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波器第7章 頻域和子帶自適應(yīng)濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應(yīng)濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應(yīng)濾波器第12章 階遞歸自適應(yīng)濾波器第13章 有限精度效應(yīng)第14章 時變系統(tǒng)的跟蹤第15章 無限脈沖響應(yīng)自適應(yīng)濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學(xué)習(xí)后記附錄A 復(fù)變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計(jì)理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉(zhuǎn)和映射附錄G 復(fù)數(shù)Wishart分布術(shù)語參考文獻(xiàn) 現(xiàn)在網(wǎng)上流傳的技術(shù)類書籍好多都是預(yù)覽版本，此書為全本，非常難得，現(xiàn)在分享給大家，希望對大家有所幫助。
標(biāo)簽： 自適應(yīng)濾波器
上傳時間： 2022-05-14
上傳用戶：默默
自適應(yīng)天線原理
標(biāo)簽： 天線
上傳時間： 2013-07-04
上傳用戶：eeworm
HDMI公規(guī)1.4a
標(biāo)簽： HDMI 1.4
上傳時間： 2013-07-18
微型自鎖按鍵
標(biāo)簽： 自鎖 按鍵
上傳時間： 2013-07-22
自復(fù)保險(xiǎn)絲
標(biāo)簽： 自復(fù)保險(xiǎn)絲
上傳時間： 2013-08-05
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