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自适应滤波器学习笔记
2017年06月18 - ,时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。 推荐关于自适应滤波器学习博文,感谢桂。博主。 1>自适应滤波:维纳滤波器——FIR和IIR设计
自适应滤波器学习
2017年12月07 - 的保留,没系数的为0,即可求得。 学习过程中,java发现了彩蛋方法,direction.values(); 稍后分享。
自适应滤波器
2013年04月14 - 自适应滤波器自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说,由于事先并不知道所需
自适应滤波器
2017年04月06 - 如有不当之处欢迎批评指正1.块自适应滤波器   传统的LMS(点击学习LMS算法)和NLMS(点击学习NLMS算法)算法都是sample based algorithm,即每来一个样值便更新一次
自适应滤波器(Adaptive Filter)
2015年05月25 - ======= Wikipedia的解释 =======自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成
各种自适应滤波器总结
2017年06月10 - 逐个点更新,计算量大2.瞬时跟踪能力较弱 NLMS滤波器将输入信号的能量融合入权重更新公式,则 优点:对于不太平稳的语音,相对LMS,也有较快的收敛性和平稳性。 计算量问题:LMS算法:M阶自适应滤波器
自适应中值滤波器
2015年11月09 - 自适应中值滤波器 img=rgb2gray(imread('1.jpg')); [m n]=size(img); img=imnoise(img,'salt & pepper',0.1
自适应滤波器(Adaptive Filter)
2013年09月05 - ======= Wikipedia的解释 =======自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成
自适应中值滤波器
2014年12月03 - 中值滤波处理椒盐噪声具有非常好的效果。但也存在弊端,没有噪声的细节也被抹去了。自适应中值滤波可以很好的保存图像的细节。算法分为两步A和BA:A1=中值减去
浅谈自适应滤波器
2016年09月11 - 进行均衡,那么得到的结果往往难以令人满意。解决的办法之一就是利用自适应滤波器,让其时实的跟踪信道的特性然后不断的调整均衡器的参数使其保持在最优的状态。再比如,我们日常使用的扩音设备,如果不注意将麦克风

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