matlab均方误差的代码程序DFluC 程序DFluC是用于去趋势波动分析（DFA）的MATLAB程序。 与其他DFA软件相比，DFluC程序在执行时特别注意边缘情况，例如部分未观察到和/或不规则采样的数据。 Prolegomenon DFA是一种估算赫斯特指数的方法，用于量化一维过程的自相似性和长期相关性。 [笔记。 为方便起见，本文档没有区分适当的过程和从该过程中采样的（观察到的，可能还有一些未观察到的或“缺失的”）值的数组。 过程/阵列在下面用y表示，也称为“数据”。 （“信号”是另一个常用术语，但在本文档中未使用。）] DFA包含以下步骤： 将数据划分为一定长度的非重叠段或“框”。 减去每个框中的局部多项式趋势，并计算残差的均方根（均方根波动）。 对不同尺寸的包装盒重复上述步骤。 通过回归估计均方根波动和盒子大小之间的幂律关系。 当处理部分未观察到的或不规则采样的数据时，程序DFluC将局部多项式趋势与原位数据点拟合，并避免“缝合”或“变形”数据，以免造成人为的跳跃或改变自相关结构。 当然，如果需要，您可以通过删除所有未观察到的条目并运行Program DFluC来自己“缝制

matlab匹配滤波代码仅通过MMSE估计实现的自适应脉冲压缩 作者：Pardhu M 接触： 描述 此方法基于最小均方误差（MMSE）公式，其中从接收信号中自适应估计每个单个距离单元的脉冲压缩滤波器，以减轻大目标附近匹配滤波导致的掩蔽干扰。 代码详细信息 所有代码均以Matlab 2015版本编写。 参考文件 Blunt，Shannon D.和Karl Gerlach。 “通过MMSE估计进行自适应脉冲压缩。” IEEE航空航天和电子系统学报42.2（2006）：572-584。 免责声明 提及的作者对上述论文没有任何版权。

基于MATLAB实现图像降噪好的程序

自适应滤波器有许多种，在这里实现了基于最小均方误差自适应滤波器

图像的均方误差的matlab代码 shape_from_metric %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 这次新增了十六面体的实验，虽然现在来看并不是重点。 这次发现一个问题，虽然这问题之前就说过了，也就是初始化。我使用的是各边长的平均值作为初始值并取得了较好的正确率。但是这是因为之前的八面体各边长度相差不大。这次在创建凸多面体时新加了一个功能，即控制上下两个顶点到x-y平面的距离，令其为rand(1)z+1，z为用户指定的。 然后调整z。 对于十六面体，当z=1时，正确率为100%；当z=10，正确率为85%；当z=100时，正确率为45.6%；当z=1000时，正确率为3%。 对于八面体，结果就更差了，当z=1时，正确率为97.5%；当z=10时，正确率仅为8.4%；当z=100时，正确率为1.7%。 只所以当z增大时正确率会降低是因为初始值取的不好，即各边长的平均值作为初始值可能并不是一个好的选择。但是从另一个角度来看，由于只知道边长，故也想不出更加好的初始化作为对角线长度。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 上次之所以正确率这么低主要是代码写错了。

%%——————矩阵滤波器——————%% %%——————测角均方误差信噪比——————%%

%%——————矩阵滤波器——————%% %%——————测角均方误差快拍——————%%

图像的均方误差的matlab代码将此gitlab存储库放在github上，这样我就可以使用它并根据需要对其进行修改 具有神经网络的超声B型成像 动机 在脉冲回波超声B模式成像中，根据介质的回声性（即“亮度”模式）重建图像。 用换能器阵列重建图像的标准方法是使用延迟和求和波束成形（DAS）：施加时间延迟以将信号聚焦在空间的某个点上，然后将复杂的阵列信号平均在一起并显示幅度。 DAS健壮且易于计算，并广泛用于医学超声成像中。 但是，大多数医学成像目标（例如，软组织）由弥散的，无法分辨的微观散射体组成。 在DAS的作用下，来自这些散射体的回波会随机组合以产生强的倍增噪声，称为斑点。 斑点导致图案具有高方差，并且仅在对多个斑点进行平均时才代表潜在的回声性。 我们认为，可以使用换能器阵列信号的模拟训练一个简单的全卷积神经网络来估计回声。 通过使用平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和多尺度结构相似性（MS-SSIM）的与归一化无关的对数比例版本进行量化，该神经网络生成的超声图像比DAS具有更精确的回声性。指标。 描述 该存储库提供了从头开始训练B模式网络的代码，并包括了本文中使用的损失函数

【word】 一种新的最小均方误差线性合并算法.doc

为了提高正交空时分组码的MIMO系统性能，提出了采用预编码的空时分组码信号检测方案，该方案在发射端将正交分组编码和预编码矩阵相结合，在接收端采用MMSE均衡译码算法。分析了最小均方误差（MMSE）均衡译码算法和最大似然（ML）译码算法，将此两种算法的性能与最大比值合并（MRC）的性能进行了仿真和比较。仿真结果表明，MMSE算法与ML算法性能相比在误比特率为10-5时有约0.5 dB的增益。