Matlab分段平滑，用MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码6. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’ 显示频率域图 像； 7. 在频率图像上去除滤波半径以外的数据(置0)； 8. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’ 显示处理过的 频域图像数据；

普通的Capon波束形成不能解相干程序，利用空间平滑技术可以解相干，本程序就是利用空间平滑原理解相干

计算平滑的傅立叶幅度谱 此函数计算傅立叶幅度谱及其平滑版本。 为了平滑，它使用基于窗口中值或均方根值的窗口平均。 默认窗口数为 20。代码还接受用户定义的窗口数值。 Windows 具有相同数量的数据点。 用法： [fas] = smoothFFT(w,dt); 或使用 rms 方法和自定义数量的窗口参数进行平滑 [fas] = smoothFFT(w,dt,'n_windows',25,'method',rms); 静态输入： w = 时间序列数据向量（1xn 或 nx1） dt = 采样间隔（例如，每秒 100 个样本的数据为 0.01 秒） n_windows = 平均的窗口数（每个窗口包含相同数量的数据点） method = 平均方法（中值，rms）（例如，'method','rms'）。 有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： -----------

如何实现IPV4到IPV6的平滑过渡.doc

ANUSPLIN是一种采用平滑样条函数对多变量数据进行分析和插值的工具

图像过渡 ImageTransition是一个库，用于在过渡期间平滑地对图像进行动画处理。 如下所示： 例如UIImageView 例如UICollectionView中的UIImageView 特征 过渡缩放动画，例如iOS Photos应用和“ Pinterest”等 易于使用（符合ImageTransitionable协议） Swifty（面向协议） 可自定义的动画配置（动画持续时间，UIView.AnimationOptions） CornerRadius动画（例如，从圆形图像到方形图像） 安装 迦太基 将github "shtnkgm/ImageTransition"添加到您的Cartfile。 运行迦太基更新。 可可豆 将pod 'ImageTransition'添加到您的podfile中。 运行pod更新。 用法 确认ImageTransitionabl

神经风格转换过渡视频处理 Brycen Westgarth和Tristan Jogminas 描述 该代码通过在视频帧之间的一系列参考样式图像之间生成平滑过渡，将图像处理技术扩展到视频。 生成的输出视频是输入视频的高度变化的艺术表现形式，包括不断变化的抽象图案和颜色，它们模仿了视频的原始内容。 用户对样式参考图像，样式序列顺序和样式序列长度的选择可以进行无限的用户实验，并可以创建无穷无尽的艺术趣味视频。 系统要求 该算法需要大量计算，因此如果您可以访问CUDA兼容的GPU，我强烈建议您通过安装驱动程序来优化其性能。 另外，您可以利用Google Colab笔记本提供的免费GPU资源。 即使使用GPU加速，该程序也可能需要花费几分钟来渲染视频。 配置 用户可以在config.py中设置视频属性和输入/输出文件位置的所有配置。 config.py中的可配置变量 描述 ROOT_PATH 输

C# 实现 yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y using a moving average filter. Results are returned in the column vector yy. The default span for the moving average is 5. The first few elements of yy are given by yy(1) = y(1) yy(2) = (y(1) + y(2) + y(3))/3 yy(3) = (y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5))/5 yy(4) = (y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6))/5

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卡尔曼·克劳迪代码 matlab Bayesian_filtering_smoothing 您正在查看的 Github 存储库包含我在参加 edX 课程“汽车应用的传感器融合和非线性过滤”时所使用的 MATLAB 代码。该课程涉及过多的主题，遍历从贝叶斯统计和递归估计理论的基础知识，到对各种运动和测量模型的详细描述，再到强大的卡尔曼滤波器及其几种变体（如扩展卡尔曼滤波器、误差状态估计卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器）的详细推导， Cubature Kalman Filter 仅举几例，一直到后验分布近似的顺序重要性重采样。存储库是所有 MATLAB 代码的集合，这些代码是作为课程参与的一部分编写的并获得证书。到目前为止，这是我参加过的最苛刻的课程之一，需要 97% 的及格率才能获得证书。然而，fru 它的辛勤劳动很棒，并决定与社区的其他人分享。