用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据产生,其中为0均值,单位方差的高斯白噪声,取n=1,2,....128。
试用TLS,取AR阶数为4,估计AR参数和正弦波频率;
再用SVD-TLS,估计AR参数和正弦波频率。
(1)、在仿真中,AR阶数取为4和6。
(2)、执行SVD-TCS时,AR未知。
仿真运行至少二十次。
2024/6/10 20:52:44 1007B 最小二乘法 SVD Matlab仿真
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含有中值滤波,均值滤波,高斯滤波,双边滤波,NLM算法,改进NLM算法,代码优化后的改进NLM,代码如有问题请及时联系。
2024/6/7 18:45:37 148KB 图像去噪
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蒙特卡洛积分方法,包括随机点法和均值法。
C语言实现,包括封装成动态库的工程!
2024/6/1 14:56:28 3.88MB Monter Carlo Integral
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为研究正交偏振云气溶胶激光雷达(CALIOP)最新Version4(V4)版产品与Version3(V3)版产品全球大气气溶胶和云衰减后向散射特征的差异及其对以往研究可能造成的影响,利用2011年1、4、7、10月CALIOP这两个版本的数据,对20.2km海拔高度内全球范围云和气溶胶样本点的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射、总衰减颜色比进行了概率分布统计,并对两个不同版本相应数据的相对偏差做出统计分析。
结果表明,云或气溶胶V4版与V3版散射数据的相对偏差趋于正值,夜间数据的变化比日间数据明显。
V4版与V3版云的日间532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值分别为3.40%、4.66%和1.18%,而夜间的则分别为2.80%、8.00%和5.33%。
气溶胶的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值日间分别为1.14%、6.94%和5.62%,夜间分别为3.33%、10.92%和7.64%。
2024/5/31 9:35:38 7.41MB 大气海洋 衰减后向 总衰减颜 CALIPSO/C
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传统的滤波在去噪的同时,也损失了图像的层次造成图像的部分细节损失.所以,在传统的基础上进行了改进
2024/5/22 3:58:10 1KB 滤波
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根据输入的均值和方差生成均匀噪声再叠加到原图像上
2024/5/15 16:08:27 2KB 均匀噪声
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InSar干涉相位滤波算法MATLAB实现(均值、中值、圆周期),可直接执行,附带测试数据
2024/5/13 4:36:46 1.19MB InSar 滤波 算法比较
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Androidstudio3编译运行成功。
主要内容为通过手机gps获取经纬度数值,设置sqlite数据库,可以将获取的经纬度保存在数据库中,做了简单的数据滤波,可以求得一点的平均经纬度,并获取该点的其他值与均值的距离,从而观察经纬度的精确度。
2024/5/8 17:54:47 8.73MB Android SQLite
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内容包含最小错误贝叶斯估计,kn近邻估计,Fisher线性判别,SVM实现,决策树和C均值算法的MATLAB实现。
2024/4/28 14:15:25 2.28MB MATLAB 模式识别
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ErrorBar(误差棒图),是统计学中常用的图形。
ErrorBar图涉及到数据的“平均值”和“标准差”。
shadedErrorBar,并不是matlab官方提供的api函数,而是一位大佬提供的,其开源代码和英文介绍可查阅参考文献。
与ErrorBar不同的是,ErrorBar图中“标准差”和“均值”离散分布的,而在shadeErrorBar中则是连续分布的
2024/4/24 3:03:52 162KB Matlab shadedErrorBar
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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