山东大学数字图像处理实验二
2021-10-13 18:08:38 3.47MB 数字图像处理直方图均值
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山东大学数字图像处理实验
2021-10-13 13:08:46 366KB 数字图像处理 直方图均值
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采用积分图进行加速,实现与滤波窗口大小无关的效率 与OpenCV的boxFilter函数比较计算速度,并分析导致速度差异的原因
2021-10-13 03:47:35 2KB 高斯拉普拉斯算子
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均值-标准差-方差,均值标准差方差公式,matlab源码.zip
2021-10-12 11:01:55 376KB
准确、快速地采集和计算出电力系统实时电压和电流的基波分量的有效值(或幅值)和相位对于保证电力系统的稳定、安全和经济运行十分重要。其精度和速度也是各种微机继电保护和自动控制装置的重要性能指标。然而,当电力系统频率偏离 50 Hz时,在定采样间隔条件下,利用快速Fourier变换(FFT)计算电压和电流的基波,会产生较大的误差。该文提出一种简单实用的基于 FFT的均值算法,它可以明显地提高基波电压和电流向量的计算准确度;利用该算法,可使电力系统频率在偏离额定频率±2Hz时,基波幅值计算结果的误差< 0.5,相
2021-10-11 17:07:43 344KB 自然科学 论文
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投资组合是由一个人或一群人持有的,由股票,债券和银行存款等投资工具组成的金融资产的集合。 在加纳,建立具有标准化优化的投资组合仍然是一个神话,因此,本研究显示了Markowitz模型如何在加纳证券交易所应用,并揭示了精选股票中最有效的投资组合,以减轻投资者的负担。 该研究使用了2011年至2016年股票收益的历史月度数据。 研究显示,GCB Bank limited的平均回报率最高(回报率为4.2%),风险为13.1%,其次是CAL(回报率为3.5%)和11.7%。 UGL的风险最低(风险为6.8%),平均回报最低,为2.1%。 风险爱好者可能会选择GCB和CAL,而完全不愿承担风险的投资者可以选择UGL,因为它具有最低的风险。 两种投资组合的组合还得出结论,最有效的投资组合是GCB和CAL的组合,因此建议风险承受能力的投资者可以将其所有资产投资于GCB,而风险规避投资者可以将其39.21%的资产投资于GCB。 GCB和CAL中的60.79%。 就预期收益而言,CAL和GCB银行有限组合的最高收益约为3.9%,风险为10.6%,其次是TOTAL和GCB组合的预期收益约为3.40%,高风
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VC++编写的均值滤波、中值滤波程序,用PHOTOSHOP制作了漂亮的MFC界面,代码有详细的注解。
2021-10-10 22:37:28 18.05MB 均值滤波 中值滤波 数字图像处理 界面
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模式识别中聚类分析经典算法,K-均值算法,C语言编写,可以读入文件,处理任意维数和任意个数的特征向量,附有测试数据。
2021-10-10 17:47:25 6KB K均值 VC C语言 多维特征向量
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算法描述:K均值算法: 给定类的个数K,将N个对象分到K个类中去, 使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小。
2021-10-10 17:20:09 5KB c语言 K-Means
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matlab求数据均值代码法玛-法国基金 类似于法玛(Fama)的练习(法语)(2010年)。 目标是确定和评估积极管理者的运气与技能。 数据 因子数据集可在Ken French网站上获得。 资金数据必须自备。 实际与模拟:百分位数比较 实际基金收益与模拟基金收益的百分比之间的Fama-French风格比较。 表格包含假定的阿尔法方差递增水平时的实际基金收益率百分位和模拟收益率的均值百分位。 图表包含cdf图,kde图和最佳和最差基金的直方图。 全球基金 三因素模型 α: t统计量: 新兴市场基金 三因素模型 α: t统计量: 致谢 最初的想法是针对给定的数据集复制Fama,French(2010)的发现。 该代码的基本结构由Kyjell Jorgensen的硕士学位论文借鉴而来,并从Matlab重写为Python。 参考
2021-10-10 06:57:12 194.41MB 系统开源
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