说明:RANKLET 是一个方向选择性的非参数功能,基于秩和检验统计量的计算。Ranklets 实现类似回应 Haar 小波时让他们分享同样的方向选择性和多尺度性质的完整性的适当概念模式。他们在探测异常值和亮度、 对比度变化和伽玛校正等单调变换不变性的鲁棒性的图像处理领域,基于等级的 (非参数) 功能变得...
说明:这个是脉冲耦合神经网络在边缘检测中的应用,脉冲耦合神经网络是第三代神经网络,天生就具有图像处理的优势。
说明:随机调制信号下的模拟ppm,通过虚拟阵元进行DOA估计,计算多重分形非趋势波动分析,代码里有很完整的注释和解释,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,正确率可以达到98%。