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model2
- 屋檐的水槽 问题的背景 最优配料问题 摘要 20世纪以来，科学技术得到了飞速发展，数学也在这个发展过程中发挥了它不可替代的作用，同时它自身也得到了空前的发展。由于计算机的迅速发展和普及，大大增强了数学解决现实问题的能力。 我们经常使用模型的思想来认识世界和改造世界，这里的模型是针对原型而言的。模型是人们为一定的目的而对原型进行的一种抽象。而数学模型并不是一个新生事物，很久以来它就伴随在我们身边，可以说有了数学并且要用数学去解决实际问题时就一定要使用数学语言、方法去近似的刻画这
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- 将白噪声和瑞丽分布的噪声模拟为信号的背景噪声，分别通过小波去噪，EMD去噪，EMD结合小波去噪的方法来进行背景噪声去噪分析。-Ruili, the distribution of white noise and the noise modeled as background noise signals, respectively, through the Wavelet denoising, EMD denoising, EMD combined with wavelet denoising a
jiniunai
- 背景 三个农民每天清晨5点起床，然后去牛棚给3头牛挤奶。第一个农民在300时刻(从5点开始计时，秒为单位)给他的牛挤奶，一直到1000时刻。第二个农民在700时刻开始，在 1200时刻结束。第三个农民在1500时刻开始2100时刻结束。期间最长的至少有一个农民在挤奶的连续时间为900秒(从300时刻到1200时刻)，而最长的无人挤奶的连续时间(从挤奶开始一直到挤奶结束)为300秒(从1200时刻到1500时刻)。 你的任务是编一个程序，读入一个有N个农民(1 <= N <
vadsohn
- VAD去噪算法，可以有效的过滤静音和无效的语音，同时消除了一些背景噪声。-VAD denoising algorithm, can effectively filter invalid mute and voice, while eliminating some background noise.
top-hat变换
- 顶帽变换的程序，从暗背景中提取出亮物体，能够实现去噪的效果。
Speech-signal-processing-simulation
- 语音信号处理仿真，采用谱减法，可以对强噪声背景下的语音信号进行去噪-Speech signal processing simulation, using spectral subtraction, you can voice signal under strong noise denoising
去条纹
- function [data_new_new ] = verstripewipe_new1( date, opt ) % -------去除垂直条纹(全局去条纹法)--------------- %Input: % data:要去除噪声的数据矩阵,M-by-N-by-D % opt:对于有黑色背景的图像,把去条纹对背景带来的影响去掉:1,否则:0 % Output: % data_new_new:去除条纹噪声后的数据矩阵 %if ~exis
wavelet_denoise_deback_pw
- 小波算法，用于对红外光谱或者拉曼光谱数据进行降噪和去背景等处理。-Wavelet algorithm for the Infrared or Raman spectral data to background processing and noise reduction.
PLS
- 偏最小二乘法算法，用于对红外光谱或拉曼光谱进行去背景处理。-Partial least squares algorithm for infrared spectroscopy or Raman spectroscopy to background processing.
EMD--entropy
- emd进行振动信号处理时，阀值的确定，样本熵的提取，此程序可以实现复杂工频背景下，电压振动信号去噪-The emd vibration signal processing, the determination of the threshold, the extraction of sample entropy, the program can be implemented under the complex background of power frequency, voltage vibra
Soft-threshold-denoising
- 复杂噪声背景下，微弱振动信号去噪方法之小波包软阀值去噪-Complex noise background, the weak vibration signal denoising method of wavelet package soft threshold denoising
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
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的
cx
- 拉曼光谱的背景噪声很强，通常需要进行去背景，基线校正，该程序实现了拉曼光谱的背景去噪和基线校正(The background noise of Raman spectroscopy is relatively high. Generally, drying and baseline reduction are needed. This program can achieve background noise reduction and baseline correction of Raman s
MFP_based_on_High_order_Statistics-master
- 浅层海洋环境由信源组成声源，海洋形成信道，和水听器阵列组成接收器。在这个传播模型中，信源，信道和接收信号这三者，通常能知二求一，具体应用诸如利用海洋环境参数和接收到的信号来定位声源，或者通过计算发射信号和接收信号之间的差异，反演海洋环境参数。 而在接收器方面，我们通过设置各向同性的水听器阵列。通过算法和处理器，我们便能量化模型，传统是处理器主要基于接收信号是高斯信号，而海洋中存在着大量的有色噪声。本课题的研究目的便是在前人的基础上，在海洋声层析成像的背景下，在信源与接收器阵列之间，引入信号的高阶