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Randomsignalanalysisofthehandouts08trial
- 随机信号分析实验讲义08试用 实验一 随机信号通过线性系统和非线性系统后的特性分析 实验二 白噪声测试 实验三 白噪声的产生与测试 实验四 窄带信号及包络和相位检波（一） 实验五 窄带信号及包络和相位检波（二） 实验六 利用互相关测试系统单位冲击响应 实验七 白化滤波器的设计 实验八 微弱信号的检测提取及分析 实验九 随机信号的功率谱密度估计 实验十 模拟相关函数测量仪 实验十一 理想白噪声和带限白噪声的产生与分析
Wavelet-Transforms-
- 二维和三维的离散双树小波正变换和逆变换，具有多方向分辨特性-Doubletree two-dimensional and three-dimensional discrete wavelet transform and inverse transform is, to distinguish features with multi-directional
fisher
- Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题 ,而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行 ,这与传统方法相比极大地降低了计算量 .在此理论基础上 ,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法建立了一个通用的算法框架 ,即先作K L变换 ,再用Fisher鉴别
naiking_v61
- 利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，对于初学者具有参考意义，分数阶傅里叶变换计算方面。- Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, For beginners with a reference value, Fractional Fourier transform computing.
fieyang
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，可直接计算得到多重分形谱。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, It can be directly calculated multi-fractal spectrum.
gengtang_v42
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，是路径规划的实用方法。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, Is a practical method of path planning.
piuyan
- 时间序列数据分析中的梅林变换工具，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，最小均方误差（MMSE）的算法。- Time series data analysis Mellin transform tool, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, Minimum mean square error (MMSE) algorithm.
gang_nt28
- Relief计算分类权重，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。- Relief computing classification weight, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane.
wk10
- 波数域算法又称为距离徙动算法（Range Migration Algorithm，RMA）或-算法，由Cafforio等提出。该算法分析距离处理后信号的二维频谱，通过二维频域匹配滤波进行相位补偿，在完成方位聚焦的同时完全校正距离徙动。由于其中的Stolt变换能克服SAR信号中距离徙动和SRC对斜距的依赖，因此波数域算法是一种理想的成像算法，尤其在处理大斜视角和长合成孔径的SAR数据时。但Stolt变换需要插值，降低了处理效率并引入额外的误差。(The wavenumber domain Algo
数字图像处理3
- 任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理
frft code
- 对二维图像去噪，使用分数阶傅里叶变换算法。(For two-dimensional image denoising, fractional Fourier transform algorithm is used.)
小波实验
- 哈尔小波转换 一维信号与二维图像的三级分解 信号去噪与重构 morlet小波连续小波变换(Haar wavelet Three level decomposition of one dimensional signal and two dimensional image Signal denoising and reconstruction morlet wavelet continuous wavelet transform)