说明:高斯过程回归模型,适用多维数据,适当的修改就可以用于自己的数据,预测精度很高,类kriging模型
说明:有效的方法,以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤:1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法
说明:计算一维光子晶体的透射特性和反射特性,数学方法是部分子空间法,滤波求和方式实现宽带波束形成,music高阶谱分析算法,混沌的判断指标Lyapunov指数计算,相关分析过程的matlab方法。