说明:调试通过可以使用,正确率可以达到98%,是本科毕设的题目,有循环检测,周期性检测,保证准确无误,是学习通信的好帮手,对信号进行频谱分析及滤波。
说明:应用背景许多算法的存在,目的是解决稀疏表示字典学习问题。然而,没有全面的测试和基准测试,这些算法的存在,在与已知的字典稀疏表示的问题。主 ;这项工作的驱动力是一个工具箱,如字典学习 Sparco的缺乏;问题。认识到这样一个工具箱的社区的需要,我们设计出 ;smallbox-a MATLAB工具箱。...
说明:这个包里面包括了SIFT特征点检测及匹配的Matlab代码,不是那种编译好的exe文件,对于该算法的理解有一定的帮助,另外包含一些测试的图片,有小图和大图,测试大图的时候速度可能有些慢,还有待进一步的优化。不过对于算法学习绰绰有余了。
说明:波束形成就是从传感器阵列重构源信号。(1)、通过增加期望信源的贡献来实现;(2)、通过抑制掉干扰源来实现。经典的波束形成需要观测方向(期望信源的方向)的知识。盲波束形成试图在没有期望信源方向信息的情况下进行信源的恢复。
说明:通过将极限学习机(ELM)和稀疏表示(SRC)结合到统一框架中,所提出的混合分类器不仅具有快速测试(ELM的优点)的优点,而且显示出显着的分类精度(SRC的优点)。测试它的AR面部识别,它达到95%的高精度,比ELM(91%)和SRC(93.5%)更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...