说明：仿照着《小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法》一文写的程序，对比了软、硬以及软硬阈值折衷法的信噪比及均方根误差。仿真出来之后，原信号的信噪比是负的，不知道为什么？均方根误差的值也比较大，不知何解？信噪比和均方根误差是参照《基于matlab的小波去噪仿真》：吴伟，《信息与电子工程》 一文写的
说明：在本文中，一种基于局部对比度的降噪方法的性能修改功能，是对计算机模拟的和真实的幻象评估图像。第一，局部对比度的计算对每个像素，这取决于它的邻居统计特性。一个最佳的对比度修正功能，会议一些要求确保降噪，然后应用。这个函数是用均方误差为准则的平均求解一个优化问题，找到了。最后，增强像素值用一个反向的局部...
说明：%二进制系统的monte carlo仿真：%目的：为了顾及数字通信系统的差错概率。%先仿真产生随机变量r0,r1,它们构成了检测器的输入。首先产生一个具有等概率出现并且互为统计独立的二进制0和1序列。%为了实现产生等概率0和1序列,方法：用一个产生范围在（0，1）内的均匀随机数的随机数发生器，如果产...
说明：利用FFT估计正弦信号的频率,要估计一个叠加了高斯白噪声的正弦信号 的频率 ，可以通过对x(n)做傅里叶变换，得到频谱图，找出幅度的最大值对应的频率值 ，进行多次变换，求出均方误差 。改变信噪比SNR，通过仿真可以得出随着信噪比增加，均方误差减小。
说明：本代码比较了在四种不同特征值扩散度情况下RLS算法的学习曲线，即其收敛速度跟集平均平方误差-This code compares the different characteristics of the four cases the value of diffusivity RLS algorith...
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：维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。
说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...