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new-fuzzy-clustering
- 本文目前模糊C-均值聚类算法不适用于有噪声和样本不均衡等问题,借助改进算法AFCM和WFCM的思想,提出另一种新的聚类算法。它是AFCM和WAFCM结合的一种算法,但有着更好的健壮性和聚类效果。
基于太阳能空气集热器的相变墙采暖系统实验研究
- 摘 要：提出一种新型的太阳能空气集热器，使其与相变储能墙复合采暖，充分利用太阳能。白天由太阳能空气集热器加热室内空气，热空气通过相变墙后进入室内，相变材料蓄热；夜间相变墙辐射换热加热室内空气，相变材料放热。实验表明：此采暖系统运行安全可靠，能显著提高室内温度，降低室内温度不均衡度，热舒适性较好，具有一定的应用前景。 关键词：相变墙；蓄热；太阳能空气集热器；节能
用Welch法进行功率谱估计
- 考虑L的三个不同值：L＝256（3个数据段），L＝128(7个数据段)和L=64（15个数据段）。各自的谱估计图如上图所示。可以明显的看到，加窗明显的减小了频谱上的假谱峰，但也更加进一步平滑了谱峰。所以，对于L＝64的情况，在ω＝0.8π的谱线可以很确定的辨认，但是那两个靠近的谱峰不容易区分。对于L＝128的情况，这种情况提供了在分离和检测间最好的均衡。当然，对于在L＝256时的情况，效果是更好的，能够从谱估计图上明显的分辨出三条谱线的
LMS_Equalizer
- 线性MMSE均衡器的matlab源码,适应信道衰减不是很剧烈的情况-linear MMSE equalizer in Matlab source, adaptation channel attenuation is not very dramatic situation
opencmsqianxun12
- 支持多站点、多数据库、多服务器负载均衡、支持广义的内容管理(包含了DMS-文档管理功能)、支持泛内容(即不只是单纯的web数据)的全文检索、完善的模块化管理、完善的内容模型机制、卓越的在线/离线管理机制、完善的XML发布和导入导出机制、极为友善的基于web的管理后台 -support multi-site, multi-database, multi-server load balancing. support broad cont
opencms.qianxun_1.2
- 支持多站点、多数据库、多服务器负载均衡、支持广义的内容管理(包含了DMS-文档管理功能)、支持泛内容(即不只是单纯的web数据)的全文检索、完善的模块化管理、完善的内容模型机制、卓越的在线/离线管理机制、完善的XML发布和导入导出机制、极为友善的基于web的管理后台 此版本兼容OpenCms v6.2和OpenCms v6.0.x版本 -support multi-site, multi-database, multi-serv
SMQTcode
- 根据icip会议2005年度的一篇文章编写的matlab程序。包含有效果图。 运用smqt（连续均值量化变换）算法进行灰度图像增强。它比传统方法（直方图均衡化处理）的优点在于可以保证增强后图象的直方图波形不变，可以展现图象的底层结构，自动集中改进图象细节。是一种新的效果更好的灰度图象增强算法。-under icip 2005 annual meeting of an article prepared by the Matlab pr
16psk
- 给出比较少见的16PSK的仿真算法，包括高斯信道，瑞利信道及线性时不变信道。其中，在瑞利信道中，给出了均衡前均衡后比较结果，从中可以看出均衡的效果-is relatively rare in the estimation algorithm, including Gaussian Channel, Rayleigh channel and the linear time-invariant channel. Of these, the
safe
- 1.基本安全类 包括访问控制、授权、认证、加密和内容安全等。 访问控制是提供企业内部与外界及内部不同信息源之间隔离的基本机制,也是企业的基本要求。但是提供隔离不是最终目的,企业利用Internet技术的最终目的应当是在安全的前题下提供方便的信息访问,这就是授权需求。同时,用户也希望对授权的人的身份进行有效的识别,这就是认证的需求。为了保证信息在存储和传输中不被纂改、窃听等需要加密功能,同时,为了实施对进出企业网的流量进行有效的控
beta
- 直方图均衡化的另一种解法，不是用累加的方法得到的，是用分配灰度值空间的办法。-Histogram equalization another solution, instead of using the cumulative method is the use of the distribution of gray value space approach.
imageprocessing2
- 1.灰度变换：选择一幅对比度不足的图像，对该图像进行灰度变换,增强对比度，显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图。 2.直方图均衡：选择一幅灰度直方图不均匀的图像，对该图像进行直方图均衡处理，显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图。 3.选择一幅边缘较模糊的图像，利用高通滤波器（选择或自己设计）对该图像进行边缘增强，观察增强的效果。 4.选择一幅图像，叠加零均值高斯噪声，分别利用低通滤波器、维纳滤波器和中值滤波器对该有噪
OFDMMMSE
- OFDM程序示例：采用64子信道，应用16QAM传输，每个子载波均传输相同的比特数4，不使用信道编码；使用迫零均衡和MMSE均衡，比较两者性能。-OFDM procedures Example: a 64-channel, application 16QAM transmission, each transmission subcarriers are the same number of bits 4, do not use chan
new-fuzzy-clustering
- 本文目前模糊C-均值聚类算法不适用于有噪声和样本不均衡等问题,借助改进算法AFCM和WFCM的思想,提出另一种新的聚类算法。它是AFCM和WAFCM结合的一种算法,但有着更好的健壮性和聚类效果。-This article is currently fuzzy C-means clustering algorithm is not applicable to samples of noise and uneven and so on, w
20080213_5e113f3e9a20539660d45C2AGY6dSUCd
- SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。该程序为sift的演示程序-SIFT algorithm is a local feature extraction algorithms, in scale space to find extreme points, extract the location, scale and rotation invariant. Sift the progr
shapMatch
- 本文对形状匹配的方法进行了回顾。介绍了一些形状表示方法, 其中主要是形状简化 的方法。形状匹配的方法可以分为基于各种变换不变量的形状匹配方法和基于局部特征的形状匹配方法, 并根据这一分类介绍了很多有代表性的匹配方法。-In this paper, shape matching methods reviewed. Introduce a number of shape representation method, which is m
global_parameter
- WLAN仿真－系统参数配置 系统参数主要分为2类： 一类是可以配置的，可以根据使用者的需求改变的参数 1）你打算让这个仿真跑多少个OFDM符号？ 2）你打算采用什么样的调制方式？ 3）你打算让你的系统跑在什么样的环境下，AWGN？Rayleigh fading? 4）你的接收端采用什么样的配置，比如，是否采用理想均衡，线性插值均衡，理想同步，频偏纠正等等？ 5）你的信道采样频率是多少？你的载波频率
doc1
- 用于无线传感器网络的节能路由模型与仿真 马 震,刘 云,沈 波 (北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室,北京100044) 摘 要:针对多跳无线传感器网络中传感器节点能耗不均衡的问题,本文提出了一种节能路由模型 EER ,并对模型进行了分析与仿真. EER 在网络中动态划分节点簇,动态建立簇头节点到sink 点的 多跳路由,通过非线性算法控制节点簇的尺寸,采用局部信息汇聚与汇聚信息多跳传递相结合的方 式向s
Homo_LAHE
- 对图像先同态滤波，再进行局部直方图均衡化，可以模糊图片进行增强，遥感图像去薄云等等，但不是很完善。-First image homomorphic filtering, and local histogram equalization can enhance the blurred images, remote sensing images and so on to thin, but it is not very perfect.
histoeq1
- 通过利用matlab中自带的丰富的函数资源，对图像进行直方图均衡法的图像增强处理，对一些因为直方图分布范围宽，但不均匀的图像处理效果优于线性变换法，如所附图像-Histogram equalization
bayes_analyse
- 基于代价敏感的朴素贝叶斯二分类对于不均衡数据的处理(Cost sensitive naive Bayes two classification for unbalanced data processing)