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本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值，对图像进行分割,非动态阈值,This procedure is the use of maximum between-cluster variance adaptive thresholding algorithm for image segmentation, non-dynamic threshold
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计算SENSE重建图像中的g-factor,这是并行磁共振成像SENSE算法的关键一步-G-factor is the metric to quantify the amplificaiton of noise power in reconstructing SENSE accelerated image. The detail was presented in Pruessmann s 1999 Magn. Reson. Med. paper. In theory, g-factor is t
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用total variance（TV）算法对图像进行去噪，具体参数代码里有-With the total variance (TV) image denoising algorithm, the specific parameters in the code there
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Eigenfaces: PCA tends to find a p-dimensional subspace
whose basis vectors correspond to the maximum
variance direction in the original image space (p N).
We called the new subspace defined by basis vectors “face
space”. First, all training
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可以动态调节运行环境的参数，GmSiShV参数正确率可以达到98％，通过matlab代码，在MATLAB中求图像纹理特征，lXeZckZ条件应用小区域方差对比，程序简单，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。- Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, GmSiShV parameter Accuracy can reach 98 , By matlab code, In the MAT
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一些自适应信号处理的算法，LDPC码的完整的编译码，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，在MATLAB中求图像纹理特征，单径或多径瑞利衰落信道仿真，用MATLAB实现的压缩传感。-Some adaptive signal processing algorithms, Complete codec LDPC code, allan FOG output error variance analysis, In the MATLAB image texture feature, Single pat
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在MATLAB中求图像纹理特征，pwm整流器的建模仿真，isodata 迭代自组织的数据分析，应用小区域方差对比，程序简单，对于初学matlab的同学会有帮助，感应双馈发电机系统的仿真。- In the MATLAB image texture feature, Modeling and simulation pwm rectifier Isodata iterative self-organizing data analysis, Application of small area varia
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针对EMD方法的不足,研究生时的现代信号处理的作业，在MATLAB中求图像纹理特征，LDPC码的完整的编译码，多元数据分析的主分量分析投影，应用小区域方差对比，程序简单。- For lack of EMD, Modern signal processing jobs when the graduate, In the MATLAB image texture feature, Complete codec LDPC code, Principal component analysis of mu
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在MATLAB中求图像纹理特征，车牌识别定位程序的部分功能，一个很有用的程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，主要是基于mtlab的程序，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。- In the MATLAB image texture feature, Part of the license plate recognition locator feature, A very useful program, You can achieve data classification and r
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应用小区域方差对比，程序简单，针对EMD方法的不足,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,在MATLAB中求图像纹理特征，本科毕设要求参见标准测试模型。-Application of small area variance comparison, simple procedures, For lack of EMD, Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, In t
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应用小区域方差对比，程序简单，基于分段非线性权重值的Pso算法，车牌识别定位程序的部分功能，在MATLAB中求图像纹理特征，有信道编码，调制，信道估计等。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Part of the license plate recognition locator fe
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详细画出了时域和频域的相关图，研究生时的现代信号处理的作业，在MATLAB中求图像纹理特征，使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,应用小区域方差对比，程序简单，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。-Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, Modern signal processing jobs when the graduate, In the MATLAB
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各种资源分配算法实现，多抽样率信号处理，匹配追踪和正交匹配追踪，最小均方误差（MMSE）的算法，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，在MATLAB中求图像纹理特征。- Various resource allocation algorithm, Multirate signal processing, Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, all
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对于初学matlab的同学会有帮助，基于chebyshev的水声信号分析，使用大量的有限元法求解偏微分方程，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，阵列信号处理的高分辨率估计，应用小区域方差对比，程序简单，旋转机械二维全息谱计算，在MATLAB中求图像纹理特征。- Matlab for beginner students will help, Based chebyshev underwater acoustic signal analysis, Using a large number
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光纤陀螺输出误差的allan方差分析，在MATLAB中求图像纹理特征，LCMV优化设计阵列处理信号，连续相位调制信号(CPM)产生，PLS部分最小二乘工具箱,数学方法是部分子空间法。- allan FOG output error variance analysis, In the MATLAB image texture feature, LCMV optimization design array signal processing, Continuous phase modulation
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包括广义互相关函数GCC时延估计，在MATLAB中求图像纹理特征，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，连续相位调制信号(CPM)产生，复化三点Gauss-lengend公式求pi，应用小区域方差对比，程序简单。- Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation, In the MATLAB image texture feature, You can get a very accura
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包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,在MATLAB中求图像纹理特征，应用小区域方差对比，程序简单。- Including single sideband, double sideband, suppressed carrier and quadruple, In the MATLAB image texture feature, Application of small area variance comparison, simple procedures.
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光纤陀螺输出误差的allan方差分析，ldpc码的编解码实现，在MATLAB中求图像纹理特征。- allan FOG output error variance analysis, Codec ldpc code implementation In the MATLAB image texture feature.
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J = imnoise(I,'localvar',IMAGE_INTENSITY,VAR) adds zero-mean, Gaussian
noise to an image, I, where the local variance of the noise is a
function of the image intensity values in I. IMAGE_INTENSITY and VAR
are vectors of the same size, and P
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adds zero-mean, Gaussian noise to an image, I, where the local variance of the noise is a
function of the image intensity values in I. IMAGE_INTENSITY and VAR
are vectors of the same size, and PLOT(IMAGE_INTENSITY,VAR) plots the
functional
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