搜索资源列表
使用加权辅助变量的被动发射源定位
- 由于测量矩阵和方位噪声之间的相关性,我们已知的发射极定位的线性最小二乘算法,如伪线性估计器,具有较大的估计偏差。本文提出了一种新的基于闭型的发射器定位算法,该算法克服了这种偏倚,利用了比定位估计的辅助变量。通过计算机模拟,新算法的性能优于伪线性估计器,同时具有与计算成本更高的极大似然发射器相同的性能。(Because of the correlation between the measurement matrix and azimuth noise, we have known that th
Weak signal detection
- 针对强噪声背景中弱信号检测问题,在传统检测方法基础上,提出了基于联合去噪和频率调制的微弱信号检测方法。搭建自相关和小波阈值变换联合去噪系统,极大程度抑制了噪声对检测结果的不利影响。利用频率可调标准信号调制待测信号频率,使得被测信号与检测系统策动力信号的频率差满足检测条件,打破了利用Duffing 振子检测系统只能检测与系统策动力频率相近信号的限制。(In order to solve the problem of weak signal detection in strong noise bac
互相关
- 本程序主要进行两个时间序列的互相关计算。可用于信号降噪分析。(This program mainly carries out the cross correlation calculation of two time series. It can be used for signal noise reduction analysis.)
现代信号处理
- 产生高斯白噪声和均匀分布白噪声,并且分析了对信号的基本处理的相关函数等基本函数(Gaussian white noise and evenly distributed white noise are generated, and basic functions such as correlation functions for basic processing of signals are analyzed.)
Matlab signal generate
- Matlab产生正弦波、均匀白噪声、高斯白噪声,并将两种噪声叠加到正弦波上。并给出自相关和功率谱密度波形(Matlab produces sine wave, uniform white noise, Gauss white noise, and superimposes two kinds of noise on the sine wave. And give self correlation and power spectral density waveforms)
adv-processing
- 流速数据的初步处理,坐标转换,信噪比和相关系数的考察(Preliminary processing of velocity data, coordinate transformation, signal to noise ratio and correlation coefficient)
浅论软正交矢量型LIA在MATLAB下的实现
- 实现软正交矢量型LIA法,本文利用互相关算法,在 MATLAB 环境下完成了软正交矢量型 LIA 相关器的仿真实现,并针对不同的噪声信号情况进行了验证与讨论。利用软正交矢量型 LIA 可以实现噪声干扰很大的情况下的微弱信号检测,并具备节约硬件成本、抗干扰能力强等诸多优点,在诸如薄板缺陷检测等方面有广阔的应用价值。(Soft orthogonal vector LIA method is realized. In this paper, the soft orthogonal vector LIA
85375563DSCM_v1.0
- 曲面拟合法是一种高精度、计算量小、抗噪性能强的方法,当前已被广泛地应用于 各种场景。比如岩石材料的变形测量、电子器件变形的测量、基于掌纹图像相关匹 配的重复定位技术等。曲面拟合法能够成功计算出亚像素位移的前提是整像素搜索阶 段可以正确搜索出模板的整像素匹配点,一旦整像素匹配点搜索出现错误,那么亚像素 测量阶段所得到的位移距离就会失去意义。 使用不同的拟合函数对相关系数矩阵进行曲面拟合,会对结果产生一定的影响,比 较常用的拟合函数有二次函数、三次函数、高斯函数等。(Surface fi
图像去噪程序
- 小波阈值去噪具有很强的相关性,通过小波阈值处理,可以将噪声分为对应的小波系数,在经过阈值处理可以滤除,从而达到去噪的效果。(Wavelet threshold denoising has a strong correlation. Through wavelet threshold processing, the noise can be divided into corresponding wavelet coefficients. After threshold processing, th
add_noise_pinyutu
- 进行纯净信号和加噪信号的时频域显示,及其包络图显示,并计算加噪信号的信噪比、互相关系数、峭度值,对信号进行离散余弦变换。(The time-frequency domain display of pure signal and noise-added signal and its envelope diagram display are carried out, and the signal-to-noise ratio, correlation coefficient and kurtosis
图像处理评价指标
- 图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等(Average gradient, correlation coefficient, information entropy, cross-entropy, joint entropy, mean square error, mutual information, signal-to-noise ratio, peak signal-to-no
mckd
- 最大相关峭度反褶积,给定滤波器长度和周期T、位移数后可将与周期成分不相符成分默认为噪声成分,具有极强的降噪能力。(Maximum correlation kurtosis deconvolution, given the filter length and period T, displacement number, can default to the non-conforming component of the periodic component as the noise compone