搜索资源列表
sample-count
- 对样本进行主成分分析： 把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，是一种降维处理技术-Principal component analysis on the samples: the original more than one variable is designated as a few indicators of a statistical analysis method, a dimensionality reduction processing technology
gb-SAR-deformation-detection
- 煤田火区地表形态变化是煤火监测和分析的可用指标之一’由于矿区地表严重的去相干噪声，使得星载合 成孔径雷达干涉测量技术应用于煤田火区地表形变检测比较困难’结合煤田火区地表形变特点，利用 4 波段的 -45( -4(-! 数据进行差分干涉处理，利用干涉条纹频率精确估计基线，并用自适应滤波方法降低去相干噪声的 影响’在去除平地相位和参考地形相位后，获取煤田火区的地表形变’研究表明: 地表形变与煤火燃烧具有一定 的相关关系，通过地表形变分析有助于对地下煤火燃烧情况的判断 利用差分干涉 (
macdakdjarsiabollaothers
- matlab的技术分析指标工具箱，包括macd,kdj,rsi等-macd,kdj,rsi and so on.
PCA
- 主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。 从数学角度来看，这是一种降维处理技术。(Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis method that divides a number of variables into a few comprehensive indexes.From a mathematical point of view, this is a kind of dimensi
技术分析指标工具箱（民间版）
- K线图以及常用技术指标的MATLAB实现(Realization of K-Line Diagram and Common Technical Indicators by MATLAB)