说明：应用背景关于医学图像进行边缘提取的一个简单有效的方法！！关键技术经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，...

matlab 提取 基于 边缘

说明：第一次的晶闸管设备在 1956 年获释商业上。因为晶闸管可以用小型设备与控制相对较大的功率和电压量，他们发现广泛应用在电力、 从控制和电机速度控制到电力传动。 最初晶闸管仅依靠当前的逆转，把它们关闭，使其难以适用于直流电流 ；较新的设备类型可以打开和关闭控制闸门信号通过。晶闸管不是一个比例...

matlab

说明：解析供给函数的数值导数，梯度导数。提供了一个完全自适应数值微分工具标量和向量值函数。提供了标量函数的导数（高达第四阶）的工具，以及梯度向量、方向导数、雅可比矩阵和Hessian矩阵。为所有工具提供错误估计。 提供鲁棒自适应数值微分（高达第四的衍生物）的用户提供的功能，多为四不整合。它是半智能的，试图...

数值导数 梯度导数 雅可比矩阵 Hessian矩阵

说明：本章介绍两种非线性Kalman滤波器[15-17]，一种是扩展Kalman滤波器（Extended Kalman Filter，简称EKF），其基本思想是利用泰勒展开，将非线性方程直接线性化。线性化后的系统模型和系统实际的非线性模型会有差别，非线性越强，差别就会越大。不过，EKF的优势也不容忽视，由...

说明：应用背景巴特沃斯被誉为解决“不可能”的数学问题。在这个时候，过滤器的设计需要相当数量的设计经验，由于理论的局限性，然后在使用。该过滤器在出版后30年内不常用。巴特沃斯说：“一个理想的电力滤波器不仅应该完全拒绝不必要的频率，但也应具有均匀的灵敏度为想要频率。这样一个理想的滤波器无法实现但巴特沃斯表明逐...

matlab 代码 滤波器 Butterworth

说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

matlab 前馈 神经网络

说明：利率期限结构与利率模型 利率的期限结构理论由于存在着期限长短不同，多种种类的债券，资金的时间价值的存在。从而不同偿还期的债券所要求的收益率是不同的。利率的期限结构是描述利率及收益率的高低与时间的关系的理论。可以用来解释利率的期限结构的理论有：合理预期理论，流动性偏好理论与市场分割理论，习惯偏好理论。...

matlab 模型 结构 期限 利率

说明：语音增强的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。然而，由于干扰通常都是随机的，从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。在这种情况下，语音增强的目的主要有两个：一是改进语音质量，消除背景噪音，使听者乐于接受，不感觉疲劳，这是一种主观度量；二是，这是一种客观度量。这两个目的往往不能兼...

c 语音 增强

说明：应用背景引入的设置，定义和使用prtools了。prtools4延伸相对于版本3提高，从而不能完全兼容它。本手册包括一个进一步的升级说明：prtools4.1。仍然不是所有的可能性都充分利用用户水平，或根本不。见页58发行说明。读者是熟悉MATLAB和应该有一个基本的理解的统计模式识别领域。关键技术...

matlab 识别 PRT 非常 模式 有效

说明：MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法，采用过估计的方法，以避免信源数估计的问题，直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵，不需要像经典的MUSIC一样对其进行特征分解，完全避开了在一般非理想情况下MUSIC算法必须面对的识别小特征值与大特征值的麻烦，降低了复杂...

MIMo-雷达 特征投影矩阵 雷达信号识别 小信号模型 MIMO-目标