说明：PCM编码A律 PCM在通信系统中完成将语音信号数字化功能，它的实现主要包括三个步骤完成：抽样、量化、编码。分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化信号的二进制表示。根据CCITT的建议，为改善小信号量化性能，采用压扩非均匀量化，有两种建议方式，分别为A律和μ律方式，我国采用了A律方式，由于...

说明：应用背景在这个代码中，使用离散小波变换的新的混合技术变换（DWT）了。我们使用电源信号显示评价噪声比（PSNR）作为衡量质量，我们表明，小波变换阈值，量化，和游程编码和Huffman编码的组合为阶段，提供了比JPEG更好的PSNR性能和我们可以得到一个重要的铬。我们的算法是一样的：阅读图像——>；小...

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说明：标准化切割算法既可以度量不同组之间的总不相似性，也可以度量组内的总相似性。令人惊奇的是，分裂点的最优解很容易通过求解一个广义特征值问题来计算。一种解决视觉中知觉分组问题的新方法。我们的方法不是关注局部特征及其在图像数据中的一致性，而是着眼于提取图像的全局印象。他们将图像分割视为一个图分割问题，提出了...

说明：     在编码过程中，首先将输入图像分解为8*8大小的数据块，然后用正向二维DCT, 把每个块转变成64个DCT系数值，其中1个数值是直流（DC）系数，即8*8空域图像子块的平均值，其余的63个是交流（AC）系数，接下来对DCT系数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT系数进行编码和传送，形成压缩...

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说明：差分进化算法，完整程序，算法包括种群的初始化，基本向量的变异，向量的交叉操作，试验向量与目标向量之间比较、选择过程；该算法也是来源于论坛，具体来源忘记了，供大家参考

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说明：LVQ学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督的学习方法的输入前向神经网络，其算法是Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ学习向量量化神经网络在模式识别和优化领域有着广泛的应用网络结构输入层，竞争层，线性输出层当某个模式被送入网络时，与输入模式最近的竞争层神经元被激活，神经元状态为1，而其...

matlab 分类 神经网络 lvq

说明：主要功能：1.利用油水井井位坐标绘制井位图；2.利用油水井注采液量数据绘制动态曲线图；3.利用油水井注采液量数据，根据容阻模型对井间连通性进行反演，求取注水井注水量平面分配系数，并进行可视化展示。 技术特点：软件自动读取井位信息及油水井注采液量数据，根据改进的容阻模型，利用基于遗传算法的混合优化算法...

油水井 井位坐标 井位图

说明：应用背景自20 世纪 80 年代末期 S． M all at首次将小波变换引人图像处理以来 ， 小波变换以其 优 良的时频局 部化能力及去相关能力在图像压缩编码领域得到了广泛应用 ， 并取得 了良好 的效果。同时经典的数字信号处理理论体系已经非常的成熟，作为传统学科数字信号处理与新的计算机技术的结...

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说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

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说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化