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MATGPR_R1
- 基于matlab的探地雷达信号处理开源程序，包括回波图显示，谱分析，均值滤波，去直流分量，FK，kl滤波，FK偏移,时深转换速度模型分析等
00293686-10.5
- 摘要－关于对相移键控调制解调器的判决指示符号定时算法统计分析介绍。 时间探测器只在每符号期间使用一个样本，使用了离散时间同步方法并可用于高速调制解调器。 用时间探测器的均值和方差进行描述，推导和比较关于时间偏移的一个函数，最后得出仿真结果。 分析包括低信噪比对判决错误的影响，低信噪比有可能影响判决指示算法的使用范围。 对算法进行了改进，使得可以避免需要事先相位恢复。 这些算法和当前流行的每符号两样本\"非直接判决\"算法进行了比较。针对
m
- Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到
MeanShift
- Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到
timing
- 在这篇论文中，我们提出一种新的时间偏移估计方法应用于OFDM系统。这里提出的估计是为了避免发生在Schmidl中的时间偏移估计方法中的歧义。通过仿真，所提出方案中的性能以均值和最小均方误差的形式说明。仿真结果表明：它与其它估计器相比在相当大的程度上有更小的均方误差。-In this paper, we propose a new time offset estimation method is applied to OFDM syste
MATGPR_R2
- 基于matlab的探地雷达信号处理开源程序，包括回波图显示，谱分析，均值滤波，去直流分量，FK，kl滤波，FK偏移,时深转换速度模型分析等-Matlab on the ground-penetrating radar signal processing to open source, including echocardiogram showed that spectral analysis, the mean filtering, t
Adc_T1_correct
- AD采样频率为10K，序列发生器SEQ1和SEQ2级联成一个16通道的序列发生器， * 采样模式采用顺序采样。利用通用定时器T1的周期中断来触发AD转换。 ADCINA0和ADCINB0为参考电平，对ADCINA0,ADCINA1，ADCINB0，ADCINB1连续10次采样，然后分别排序，滤波，取均值，用A0，B0的值计算增益和偏移量，用来校正A1，B1-AD sampling frequency of 10K, the
BAH1
- 用卡尔曼滤波和自适应窗口的均值偏移算法再结合Bhattacharyya系数粗定位实现视频目标跟踪-Kalman filtering and adaptive window mean shift algorithm combined with coarse positioning Bhattacharyya coefficient for video tracking
mean-shift
- Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到
CVMoments
- 本工程是利用c#实现了经典的均值偏移算法目标跟踪，特征数自定义，同时将背景二值化，显示目标的质心-this project use C# complise the mean shift algorithm ,the target track is very well
fir
- 用matlab设计FIR维纳滤波器 假设一个点目标在x，y平面上绕单位圆做圆周运动，由于外界干扰，其运动轨迹发生了偏移。其中，x方向的干扰为均值为0，方差为0.05的高斯噪声；y方向干扰为均值为0，方差为0.06的高斯噪声。用该滤波器处理观测信号，得到其最佳估计。-FIR Wiener filter design using matlab Suppose a point target in the x, y plane arou
WNFilter
- 维纳滤波其设计，假设一个点目标在x，y平面上绕单位圆做圆周运动，由于外界干扰，其运动轨迹发生了偏移。其中，x方向的干扰为均值为0，方差为0.05的高斯噪声；y方向干扰为均值为0，方差为0.06的高斯噪声。-Wiener filter is designed, assuming a point target in the x, y plane around the unit circle in a circular motion due
Tobjjecttrackh
- 本文介绍的是一种基于粒子滤波与均值偏移算法的目标跟踪.结合创新的的算法克服了两种算法各自的缺陷，鲁棒性与实时性的到了非常大的提高. -This article describes a particle filter and mean shift algorithm-based target tracking. Combination of innovative algorithms to overcome the defects o
Moving-target--tracking-algorithms
- 目标跟踪算法：卡尔曼滤波、粒子滤波、均值偏移。-Target tracking algorithms: the Kalman filter, particle filter and mean shift.
IET_CV_SOAMST_2011
- 一个比例和方向自适应均值漂移跟踪算法（SOAMST） 提出本文所要解决的问题，如何估计的规模和方向 改变均值漂移下的目标跟踪框架。在原来的均值偏移 跟踪算法，可以很好地估计目标的位置，规模的同时， 方向的变化，不能自适应估计。考虑到图像（重量） 是来自于目标运动模型和候选模型可以代表的可能性，一个 像素属于目标，我们证明了原来的均值漂移跟踪算法可以 推导出的重量图像的零阶和一阶矩。随着零阶 矩和目标模型和
wave
- 将均值偏移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中.该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值偏移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点.实验表明该算法有很好的实时性和鲁棒性.-The mean shift algorithm is embedded into the particle filter tracking fr a mework of the particle filter algorithm overcomes the s
meanshift
- 一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。-Generally refers to an iterative step, which is to offset the calculated mean of the current point, and then as a new starting point, continue to move until the end o
MeanShift
- meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。(MeanShift, mean shift is widely used in clustering, image smoothing, segmentation, tracking and so on. Generally refers to an
BCFCM2D
- 偏移场矫正模糊c-均值算法的matlab代码实现。运用于通向分割及偏移场估计。(bias filed corrected)