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基于杂波协方差矩阵降维空时自适应处理研究
- 介绍了基于杂波协方差矩阵降维空时自适应处理的基本原理以及仿真结果
sep02
- 国外游戏开发者杂志2002年第九期配套代码，包含Jeff Lander关于绳索桥的模拟程序代码和Jonathan Blow的关于点之间计算协方差的例子--Code of game development magazine in 2000 the ninth issue, contains Todd Meynink`s code about color transforming
现代统计学与ＳＡＳ应用
- 本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fish
covar
- 用协方差方法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计。- Estimates the AR model parameter with 鍗忔柟宸?the method, then realization power spectrum estimate.
disp_rand
- 本程序用matlab生成白噪声，并且基于一个离散线性随机系统的模型生成了y(k)和x(k)，绘制出了x(k|k-1)和x(k)的对比曲线，求出了提前一步预报的误差协方差阵的稳定值-the procedures used Matlab generate white noise, and on a discrete linear stochastic systems model generated y (k) and x (k), mapp
qctzg
- 求取矩阵的协方差矩阵，本人以前编写的，大家要用的话，估计要进行适当的修改-strike covariance matrix of matrices, I used to prepare, we use the words, it is estimated to proper changes
xcov
- 样本的互相关函数与互协方差的估计值计算 -samples of the cross-correlation function and covariance among the estimated value
mahalanobis
- 一种新的计算马氏距离的算法，算法采用二次协方差矩阵操作，进而使距离考加入相对性因素。-a new Mahalanobis distance calculation algorithm, the algorithm using quadratic covariance matrix operations, thereby enabling the relative distance to take factors.
GHWPCA
- VC 6.0下的主成分分析代码，包括关系矩阵，协方差矩阵，以及因子分析的功能-VC 6.0 Principal Component Analysis code, including the relationship matrix, covariance matrix, and the function of factor analysis
rtejfgds
- 现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。-existing algebra feature extraction
puguji
- 谱估计 (1)修正协方差法 (2)多重信号分类（MUSIC）算法 (3)ESPRIT算法 (4)皮萨论科（Pisarenko）谐波分解法 并对各算法进行分析。 解压后即可在MATLAB上运行-spectral estimation (1) the amendment of covariance (2) multiple signal classification (MUSIC) algorithm (3) ESP
MahalanobisDistanceDiscrimination
- 马氏距离判别(MahalanobisDistanceDiscrimination)的演示过程,求均值向量,协方差矩阵及线形判别函数-Mahalanobis distance criterion (MahalanobisDistanceDiscrimina tion) demonstration process for the mean and covariance matrix and linear discriminant funct
lpccovar
- lpc协方差 lpc协方差 lpc协方差 lpc协方差-Covariance LPC LPC LPC Covariance Covariance Covariance LPC LPC LPC Covariance Covariance Covariance LPC
kl
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。 -(1) t
SMI
- SMI(协方差矩阵求逆)算法是波束合成常用的算法。-SMI (covariance matrix inversion) algorithm is commonly used synthetic beamforming algorithms.
ar
- 含有噪声的余弦序列，分别采用周‘期图法’与‘改进协方差法’估计序的功率谱-Contain noise cosine sequence, were used weeks period diagram with the improved covariance method estimates the power spectral sequence
classify_using_Bayes
- classify using Bayes method. 使用Bayes方法进行两类分类，包括协方差相等和不等两种情况，非常适合初学者的程序。
pca
- PCA算法程序设计步骤： 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量 -PCA algorithm programming steps: 1 to mean 2, calcu
modelclaasify
- 该算法，先对协方差矩阵进行休整，然后用信息论的方法得出信号的源数，这是进行空间普估计的基础-The algorithm, first on the covariance matrix for a rest, and then used information theory methods to draw a number of signal sources, it is estimated that the basis of space
协方差矩阵
- 基于C语言编写的一个协方差矩阵工程项目，希望对大家有帮助。(A covariance matrix engineering project based on C language is expected to be helpful to all of you.)