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ARMA_Analysis
说明: ARMA模型的构建、预测、示例数据及详细讲解(ARMA modeling forecasting data)
- 2020-09-21 07:47:54下载
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dw1dsupm
非常有用的matlab实用例程,mei you mi ma(very useful practical Matlab routines, mei you mi ma)
- 2006-06-22 10:29:52下载
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LRD
室内无线定位技术,基于比例圆算法的matlab仿真程序(Indoor wireless positioning technology, based on proportional circle algorithm matlab simulation program)
- 2013-10-27 01:01:11下载
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example
Actor-Critic简单应用例子,连续状态空间,离散动作(Actor-Critic examplr)
- 2021-05-14 10:30:02下载
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Analysis-of-the-internal-wave
海洋内波压力波时间序列分析程序。用于分析海洋内波,去除高低平潮。(Ocean wave pressure wave in time series analysis program.Is applied to the analysis of ocean internal waves, get rid of the high and low tide.)
- 2013-08-25 13:22:46下载
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matlab-signal-process
matlab信号处理,源代码和详细注释吗,信号处理入门必备知识(matlab signal processing, source code and detailed notes this Introduction to signal processing necessary knowledge)
- 2012-10-13 17:24:23下载
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数字图像处理1
说明: 任务 1 编写以两幅灰度图像为输入的 MATLAB 函数,计算下列图像差值度量:均方误
差(MSE)信噪比(SNR)峰值信噪比(PSNR)均值绝对误差(MAE)处理给定的测试图像“Lena”及其原始和后添加噪声形式。
任务 2 编写 MATLAB 函数,通过两种不同的方法将一幅灰度图像从原始大小下采样到
给定输出大小:a)直接消除像素,b)在消除像素之前进行初步图像平滑处理。用缩放系数 2:1、4:1、8:1 和 16:1 对给定的测试图像“Living.”进行处理。
任务 3 编写 MATLAB 函数,通过两种不同的方法将灰度图像从原始大小缩放到给定的
输出大小:a)像素重复使用上述方法将任务 2 中处理的图像缩放回原始大小。使用为任务 1 编写的 MATLAB 方法计算原始图像和缩放图像的 MSE 和 PSNR。将 MSE和 PSNR 分别作为大小缩减率的函数。定义对于相同的尺寸缩小比,收缩/缩放方法的组合提供最小 MSE 和最大 PSNR。
任务 5 编写 MATLAB 函数分别对测试图像“Fig0316(1)(top_.)”和“Fig0316(4)(._.)”执行直方图均衡。显示直方图均衡前后直方图的直方图。(task1
task2
task3
task5)
- 2020-01-02 19:03:28下载
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实验
提供了一种图像相位恢复算法,此算法为gs算法,本代码为gs算法最基础的代码。(An image phase recovery algorithm is provided. This algorithm is the GS algorithm. This code is the most basic code of the GS algorithm.)
- 2018-01-14 21:09:17下载
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particle_filter_tracking1
Tracking Object using particle filter
- 2020-11-09 10:39:49下载
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code
处理lasso regression。
使用stochastic Markov property。(Algorithm for solving the Lasso problem:
0.5* (y- X*beta) *(y- X*beta)+ lambda* ||beta||_1
where ||beta||_1 is the L_1 norm i.e., ||beta||_1 = sum(abs( beta ))
We use the method proposed by Fu et. al based on single co-ordinate
descent. For more details see GP s notes or the following paper:
Penalized Regressions: The Bridge Versus the Lasso
Wenjiang J. FU, Journal of Computational and Graphical Statistics,
Volume 7, Number 3, Pages 397?416, 1998
)
- 2013-05-05 13:11:29下载
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