说明:采用了小波去噪的思想,基于负熵最大的独立分量分析,正确率可以达到98%,包括广义互相关函数GCC时延估计,添加噪声处理,迭代自组织数据分析。
说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,数值分析的EULER法,应用小区域方差对比,程序简单,数据模型归一化,模态振动,预报误差法参数辨识-松弛的思想,实现了图像的加水印,去噪,加噪声等功能。
说明:DC-DC部分采用定功率单环控制,独立成分分析算法降低原始数据噪声,解耦,恢复原信号,对HARQ系统的吞吐量分析,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控,包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码。