搜索资源列表
RLS
- 递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小，这使得RLS算法对非平稳信号的适应性要好。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均，因此，所得出的最优滤波器依赖于用于计算平均值的样本数，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此稳定环境下LMS（NLMS）算法在不同计算条件下的结果是一致的
simulate
- 关于RFID的LANDMARC算法与加权计算平均功率的计算-About RFID' s LANDMARC algorithm and the calculation of weighted average power
Multilevel-median-filter-code
- Matlab多级非线性加权平均中值滤波算法代码，能解决一般的问题-Matlab nonlinear weighted average multi-level median filtering algorithm code, can solve the general problem
Bilinear-interpolation-algorithm
- 图像的双线性插值放大算法中，目标图像中新创造的象素值，是由源图像位 置在它附近的2*2 区域4 个邻近象素的值通过加权平均计算得出的。 双线性内插 值算法放大后的图像质量较高，不会出现像素值不连续的的情况。然而次算法具 有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变 得模糊。 -Bilinear interpolation algorithm to enlarge the image, the target image in the newly creat
a
- 数字图像融合的程序，包括加权平均.HIS和和PCA等算法-Digital image fusion procedures, including the weighted average. HIS and other algorithms and PCA
MR_PET_ronghe
- 基于小波的脑部MR与伪彩色PET医学图像融合，低频采用加权平均，高频采用3*3区域标准差的融合规则，效果很好，内含一组脑部MR与PET医学图像-Simulation Wavelet-based for brain PET and MR image fusion, low frequency using the weighted average and high frequency using region-based standard deviation fusion rule, the
Weighted-average_
- 数字高程模型（DEM)加权平均算法，计算单个点-Digital elevation model (DEM) weighted average algorithm to calculate a single point
nihe
- 股票时间序列拟合算法，包括简单移动平均，加权移动平均等利用matlab实现-Stock time series fitting algorithms, including simple moving average, weighted moving average and so the use of matlab to achieve
HS
- 改进的HS算法,使用3*3加权平均模板，可以提高光流计算精度。-Improved HS arithmetic
IDW
- IDW插值法，距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。 计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时，配给的权重是一个分数，所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时，该观测点被给予一个实际为 1.0
kriging
- 该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后 进行加权平均来估计块段品位的方法。但它仍是一种光滑的内插方法 在数据点多时，其内插的结果可信度较高 。-The method of mathematical research object to provide a best linear unbias
Yaroslavsky-Neighborhood-filter
- 对图像进行自适应的邻域加权平均处理，一定程度压制图像的噪音-image restored
Weighted-Average-interpolation
- 加权平均法是DEM移动内插法的特例，是一种简化的逐点内插法。它是先以内插点为中心，确定一个取样窗口，然后计算落在窗口内的采样点的特征值的平均值，作为内插点的特征值的估值，-The weighted average method is a special case of the DEM mobile interpolation, a simplified point-by-point interpolation. It is the first interpolation point as the
xiashan
- MATLAB 牛顿下山法的一个小程序，原理就不详细说了。因牛顿迭代法受初值选取的限制，为防止迭代发散，对迭代过程再附加一项要求:|f(x(k+1))|<|f(x(k))|,将牛顿法迭代的结果:x(k+1) =x(k)-f(x(k))/f (x(k))和前一近似值x(k)适当加权平均做为新的改进值:x(k+1)=u*x(k+1) +(1-u)*x(k),其中u(0<> 迭代时u取1开始，逐次减半计算，直至附加要求符合为止。实例计算中x(k)=x(0)不变，只更新u和x
Weighted-moving-average-method
- 加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。 加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。-Weighted moving average method is according to the degree of infl
EasyKrig_V3
- 克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后 进行加权平均来估计块段品位的方法。-Krig
jiauqanpingjunfenjisuanchengxu
- 该程序可应用于普通高校的综合测评的加权平均成绩的计算，可以查看奖励绩点，内含详细的操作说明。-The program can be used to calculate a comprehensive evaluation of the weighted average college grades, you can view the award Grade Point Average, containing detailed instructions.
idw
- IDW(Inverse Distance Weighted)是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。-IDW (Inverse Distance Weighted) is a common and simple spatial interpolation method that the distance between the interpolation point and the sample point is weig
shuzhijifen
- 求定积分的近似值的数值方法。即用被积函数的有限个抽样值的离散或加权平均近似值代替定积分的值。-A Numerical Method for Calculating the Approximate Value of Integral. That is, the discrete or weighted average approximation of a finite number of sample values of the integrand is substituted for the v
IDW
- 反距离加权插值，即IDW(Inverse Distance Weight) ，也可以称为距离倒数乘方法。是指距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。(Inverse distance weighted interpolation, IDW (inverse distance weight)