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搜索资源 - matlab mean variance
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上载的内容为随机信号处理的作业,具体是:其中W(t)为均值为零，方差为3的白噪声。
（1）产生若干组500个点长随机序列。
（2）找一个ARMA模型与（1）中的500个点匹配。
（3）在产生一个500个点长的随机序列校正。
,Upload the contents of random signal processing operations, specifically: one of W (t) for the mean zero, variance of white noise for
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计算图像的均方差 绝对误差 以及自熵或自信息量的函数 ,Calculating the image mean absolute error variance, as well as the amount of information from the entropy of a function or self
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利用matlab计算图像的辐*度（包含均值、方差、偏斜度和陡度）和信息量。-Calculation of the radiation image using matlab precision (including mean, variance, skewness and steepness), and the amount of information.
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对噪声信号中的正弦信号，通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计，信号源是： 其中， ， ， ； 是高斯白噪声，方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计，独立运行20次，记录各个方法的估计值，计算均值和方差； 2、增加噪声功率，观察和分析各种方法的性能。-Sinusoidal signal in the noise signal through the Pisarenko harmonic decomposition metho
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This a matlab program using ESPRIT method to estimate the frequency of a sinusoid wave. Futhermore, a monte carlo test is provided to check for the mean error and error variance, comparing to the CRB.
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本程序使用matlab实现提取了很多直方图所需要的参数特征，如均值、方差、偏度、峰度、能量和熵。-This procedure used to achieve extracted a lot of matlab histogram parameters needed features, such as the mean, variance, skewness, kurtosis, energy and entropy.
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采用最小均方差法对虹膜瞳孔定位，虹膜外圆定位，归一化及其增强处理，圆拟合-Using least-mean-variance method of positioning the iris pupil, iris outer location, normalized and enhanced handling, circle fitting
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In this project we analyze and design the minimum mean-square error (MMSE) multiuser receiver for uniformly quantized synchronous code division multiple access (CDMA) signals in additive white Gaussian noise (AWGN) channels.This project is mainly bas
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判断分析法从图象灰度直方图中把灰度值的集合用阀值 T分成两类，然后根据两个类的均值方差(类间方差)和各类的方差(类内方差)的比为最大来确定阀值。-Analysis to determine from the image histogram of the gray value threshold with the set T into two categories, and then based on two types of mean-variance (between-class varian
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我的毕业设计，用matlab编的关键帧提取的代码，参考了光流法的代码。是基于帧差的欧式距离，均值，方差，差异系数下的关键帧提取。代码调试通过，运行结果理想，与大家分享下。-I graduated from design, matlab key frame extraction for the code, with reference to code optical flow method. Frame difference is based on the Euclidean distance,
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粒子滤波算法的实现程序，采用matlab平台，算法带有重采样步骤，对初学者学习粒子滤波有点帮助。-Particle filter implementation of procedures, using matlab platform, the algorithm with resampling step, for beginners to learn particle filter to some extent.
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读取二维图像 彩图变灰白图像 对图像进行均值 方差 fft变换等计算-Read two-dimensional image change color pictures to gray images of the image transformation such as calculation of mean-variance fft
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计算一组数据的统计参数，包括最大值、最小值、平均值、方差等。-Calculate the statistical paremeters of a set of data, including the maximum， minmun, mean,variance.
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金融数量分析 有关均值方差分析还有收益率波动问题的代码-Financial quantity analysis The mean variance analysis and yields fluctuation of the code
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matlab mean and variance 的计算 以及多次方距离计算 最后画图表现-mean and variance and plot results
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用matlab编的关键帧提取的代码，是基于帧差的欧式距离，均值，方差，差异系数下的关键帧提取。-matlab key frame extraction for the code, with reference to code optical flow method. Frame difference is based on the Euclidean distance, the mean, variance, difference coefficient under the key frame
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带通滤波器（Butterworth、椭圆、窗函数），采样率fs＝2000Hz, 通带范围为300 -600Hz，阶数自选, 画出频率响应并分析比较，
对cameraman.tif图像分别添加椒盐噪声（密度为0.03）和高斯白噪声（均值为0，方差为0.02）的图像，利用三种方法进行去噪，显示原始图像、加噪图像和去噪图像并对实验结果进行分析(Band pass filter (Butterworth, ellipse, window function), sampling rate FS = 20
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均值方差模型，HJB方程数值解MATLAB语言实现(Mean variance model, HJB equation, numerical solution, MATLAB language implementation)
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mean variance
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实验名称:投资组合分析
实验性质：综合性和研究探索性
实验目的：熟练运用投资组合工具箱，学会构造有效前沿组合的方法，掌握最优投资组合的计算方法；给出投资组合VaR 的值。
实验任务：选择股票并从万得下载数据，计算证券的预期收益率、标准差和协方差，设定一组约束条件，构造最优投资组合并计算该组合的Var值。
实验设备：计算机
实验软件：Matlab2013 Wind数据库
选择一组股票作为投资标的，构造投资组合，通过估计收益率均值、计算方差、协方差，计算该投资组合权重、在险价值、画出有
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