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IMAT
- Image Analysis Toolbox (IMAT) for Matlab
IMAT
- imatlab tool, which is more imaparent for analysis of image and features extraction
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- 提出了正交频分复用(O FDM ) 系统中一种新的载波频偏估计算法L 载波频偏估计过程可分 为获取和跟踪, 其中, 获取过程和时间同步是同时完成的L新算法可实现的最大载波频偏获取范围 是整个信号带宽的一半L新的跟踪算法是一个最大似然算法, 在加性白噪声高斯信道(AW GN ) 下, 当N (训练序列长度的一半) 等于128 时, 其性能比Schm idl 算法提高约7127 dB 在多经信道下, 当 信噪比不是很高时, 新算法仍具有优势L-new carrier f requen
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- 在分析现有算法的基础上, 提出了一种新的算法, 并对其进行了仿真Z仿真结果表明, 无论是 在多径信道还是在AW GN 信道, 该算法的定时估计和频率偏移估计的均方差都要优于最大似然 算法和“集相关”算法Z-O FDM is sen sit ive to t im ing recovery and f requency offset est imat ion, cu rren t non2data2aided est imat ion methods don’t wo rk w ell
Identification-Method-for-MIMO-OFDM-
- 对于多输入多输出系统, 传统的基于训练序列的信道辨识方法为跟踪信道的变化, 必须 发送大量冗余信息, 传输效率较低 而基于子空间的纯盲方法又带有不可避免的模糊性, 辨识结果 精度不够。在子空间法的基础上, 利用少量训练符号估计出模糊矩阵, 以此矫正子空间法得到的结 果。仿真结果显示: 在保证辨识精度的前提下, 该方法减少了训练符号等冗余, 提高了传输效率。-In o rder to t rack the channel variat ion of MIMO OFDM
Research-on-Optimization
- 介绍了基于模型的位姿估计中所使用的一些优化方法。为了提高位姿估计的精度, 摄像机的标定参数必须足够精确, 这就对标定过程的非线性优化算法提出了很高的要求, 采用了一种新的优化目标函数, 用来最小化控制点间的三维重建误 差, 从而使标定参数是全局最优 在双像机位姿估计中, 引入了实时遗传算法进行全局搜索, 加快了算法的收敛速度。最后的 实验证明了这些方法的正确性并显示出这些方法在精度上比传统方法有了较大程度的提高- It int roduces s ome opt imizat ion