本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件,得到均方误差,并画出预测数据和原数据的对比图。
2024/12/31 8:14:24 2KB BP神经网络
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带有随机系数矩阵的马尔可夫跳跃线性系统的线性最小均方误差估计
2024/12/23 1:10:09 1.16MB 研究论文
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编写一个Matlab程序,实现基于DCT的图像变换编码。
编码过程:将原始图像划分成8×8的图像块,采用离散余弦变换(DCT)对图像块进行变换。
解码过程:对于每个图像块,使用一定比例的最低频DCT系数(被舍弃的高频DCT系数设为0)做逆离散余弦变换(IDCT),得到重构的图像块。
最后,将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数(如图1所示)进行反变换得到重构的图像,比较图像的质量,计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式:PSNR=10log10(2552/MSE)其中,MSE(MeanSquaredError)指原始图像和重构图像之间的均方误差。
2024/9/16 0:17:38 2KB matlab DCT
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信号处理方面,LMS算法,最小均方算法(LeastMeanSquare,LMS)是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法,是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸,早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征,“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法,在自适应滤波器中得到广泛应用,其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。
2024/7/20 8:02:26 421B lms matlab
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自己学习时写的一个相位恢复GS算法,算法迭代控制是根据均方误差的走向来控制的
2024/6/29 0:09:44 921B 相位重建 GS 光信息处理
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MIMO-OFDM的信道估计,主要采用LS、LMMSE和基于DFT的信道估计算法进行信道估计;
Matlab程序,是自己毕设的代码,针对2发2收,且信号调制方式采用了QPSK,16QAM,64QAM,可以画星座图,信道估计的误码率和均方误差,信道有加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道;
另外,程序里面还有画MIMO系统容量,OFDM系统子信道频谱示意图的函数。
2024/5/29 11:40:29 112KB MATLAB 信道估计 MIMO-OFDM QAM
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误差分析计算公式及matlab代码实现(均方误差MSE,平均绝对误差MAE,平均绝对百分比误差MAPE,均方百分比误差MSPE,均方根误差RMSE,残差平方和SSE)
2024/5/27 14:09:33 26KB 误差,matlab
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针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法.
2024/3/14 6:54:06 191KB 多传感器
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计算均方误差MSE信噪比SNR峰值信噪比PSNR绝对平均误差的matlab函数
2024/2/21 23:29:23 24KB matlab函数MSESNRPSNR
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有关于基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码,还是挺有用的哦
2024/2/20 11:32:14 1.34MB mimo
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡