该函数计算径向平均自相关（也称为图像像素的对相关或两点相关作为距离的函数。该函数非常快，因为它使用傅立叶变换对原始图像进行卷积。代码还修正了有限的图像尺寸：靠近边缘的图像比靠近中心的粒子具有更少的邻居。 该代码的灵感来自其由 Michael Schmid 编程的 imagej 版本。 此处的更多信息： https : //imagejdocu.tudor.lu/macro/radially_averaged_autocorrelation

介绍了背景的提取与自适应更新的算法,提出了一种基于直方图统计与多帧平均混合的算法。 这种算法克服单纯的多帧图像在车流量多、车速低时出现拖尾和模糊的现象,且相对于混合高斯模 型,其计算复杂度较低。该算法已通过 TI DM642 DSP硬件平台实现,实验图像结果表明,该背景提 取算法的速度快,且符合实际场景。

使用“滑动总和”技术实现的移动平均滤波器。 比较有效率。 用法： 平滑数据 = slidefilter（数据向量，样本中的滑动间隔长度） 另见：movave.m

使用卷积实现的非常有效的移动平均滤波器。 用法： 平滑数据 = movave（数据向量，样本中的平均窗口大小） 另请参阅：同一作者的 slidefilter.m

%由来自菲律宾马尼拉的 Jamil Kasan 制作%input = 出现或概率的行矩阵，例如 ss=[1 3 4 5] 或%ss=[0.4 0.3 0.2 0.1] %outputs = 码字串，平均码字长度 试试它的可信度，播放sf encoder（需要改变ff7.txt的位置） sfencoderkasan 是 shannon-fano 编码器的函数文件它的输入是出现次数或概率的行矩阵它的输出是codex，它是码字，T是平均码字长度

利用java写了两个案例是关于二叉树和平衡树的分别为数组的和链式的。 功能： 1.三种历遍方式的输出。 2.平衡树的重构。 3.节点的添加以及删除。 4.平均查找长度的计算。

【Matlab仿真】基于贝叶斯准则和最小平均错误概率准则的二元信号检测及性能分析，通过观察检测概率和虚警概率随着检测门限的变化而变化

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。

MATLAB不同版本代码区别数据库管理员 DBA代表动态时间扭曲重心平均。 DBA是一种与动态时间规整一致的平均方法。 我在下面给出一个示例，说明时间序列集的传统算术平均值与DBA之间的差异。 基础研究和科学论文 该代码支持3篇研究论文： ：动态时间规整的全局平均方法 ：时间序列的动态时间规整平均可实现更快，更准确的分类 ：生成合成时间序列以增强稀疏数据集 使用此存储库时，请引用： @ARTICLE{Petitjean2011-DBA, title={A global averaging method for dynamic time warping, with applications to clustering}, author={Petitjean, Fran{\c{c}}ois and Ketterlin, Alain and Gan{\c{c}}arski, Pierre}, journal={Pattern Recognition}, volume={44}, number={3}, pages={678--693}, year={2011}, publisher={Els

近年来，随着机器学习 (ML) 使用的大量增加，作为 ML 的一个分支的强化学习 (RL) 方法获得了巨大的吸引力，因为它解决了决策的学习自动化问题。时间。 在金融交易的情况下，许多方法如描述性、基本面和技术分析被用于做出股票投资决策。 本文旨在探索的另一种方法是深度 Q 学习，它也是处理金融交易中更实际问题的合适方法。 本文将列出的分析方法（描述性、技术性和深度 Q 学习）应用于苹果股票指数 (AAPL)。 该论文发现，这些技术对交易者有益，也有助于进行长期和短期交易投资。