1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

算法流程： 1. 指定k的值。 2. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 3. 选取模板中前k个与中心点像素值最相近的像素。 4. 对步骤3中得到的k个像素值求平均。 5. 用步骤4求出的平均值替换模板中心点像素值。 6. 移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。 此外，该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

图像二维统计滤波步骤如下： 1. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 2. 将矩阵内的元素按升序进行排序。 3. 取出排序后序列的第k个值。 4. 使用第k个值替换模板中心点像素值。 5. 移动模板，重复步骤1，直到模板不能再继续移动。 在3x3模板中，当指定k=1时为最小值滤波，指定k=5时为中值滤波，指定k=9时为最大值滤波。 此外，该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

matlab脑电功率谱代码档案清单： 依赖关系和先决条件 计算多尺度熵 样品 粗粒度 间质由Albert C. Yang博士提供他从M. Costa的代码（用C语言编写）重写了MATLAB中的原始程序。 从二进制文件加载EEG数据 loaddat.m 从Brain-atlas III机读取eeg数据从 数据输出格式： 20xn矩阵，包含来自20个通道的电压 128Hz的采样率 单位：微伏 主脚本：process.m batchMse.m（作废）：输入文件列表，在每个历元，通道和比例因子中具有熵的输出单元格数组 batchCheck.m：输入文件列表，输出nx2单元格数组，{k，1}作为文件名，{k，2}作为3个时期，从每个文件中选择 plotCheck.m（obsolete）：从单个文件在3个时代的选取通道中绘制情节，以进行双重检查 batchCellMse：输入像元数组，返回像元数组，每个历元都有熵，通道和比例因子 batchCellMseAvg：输入像元数组，返回像元数组，每个历元，通道和比例因子均具有平均熵 batchCellSpectral：输入单元格数组，返回单元格数组以及光

预测问题评价指标： 预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSE MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等

MATLAB_SSE_MSE_SSR_SST等的介绍pdf文件

我正在尝试修改 LMS 算法，使其收敛速度更快，均方误差也会更小。 谈到 LMS 的缺点之一，它只有一个可控参数“mu”，从设计的角度来看，它的值的选择是最关键的。 因此，我想以步长适应每次迭代中发生的错误的方式实现 LMS。 我提出的是二进制步长 LMS 算法。这里，我们有两个步长，由 2 个值计算，增量和偏差。 当误差比之前的 error 值增加时，步长为（delta+deviation）。 当误差从其先前的值减小时，步长为（delta-deviation）。 我使用 BS-LMS 算法实现了一个自适应均衡器。 发现这比 LMS 算法收敛得更快。 此外，考虑到步长始终为（输入信号的增量/能量）的 NLMS（Normalized LMS）算法，NLMS 的收敛速度比 LMS 快。 将二进制步长概念与 NLMS 结合起来，我发现 BS-NLMS 和 NLMS 的收敛速度几乎相等，但是

mpegts.js 用TypeScript和JavaScript编写HTML5 MPEG2-TS流播放器。 mpegts.js针对低延迟的实时流播放进行了优化，例如DVB / ISDB电视或监视摄像机。 该项目基于 概述 mpegts.js的工作原理是将MPEG2-TS流转换为ISO BMFF（分段MP4）段，然后通过 API将mp4段馈送到HTML5 <video>元素中。 演示版 特征 通过H.264 + AAC编解码器在http（s）或WebSocket中传输的MPEG2-TS流进行回放 最好的情况下，只有1秒的极低延迟 支持处理动态编解码器参数更改（例如，视频分辨率更改） 支持Chrome，FireFox，Safari，Edge（旧版或Chromium）或任何基于Chromium的浏览器 支持自动跟踪HTMLMediaElement内部缓冲区的延迟 低CPU开销和低内存使用率

％ 输入% 参考 M x N % 测试 M x N ％ 输出% 结果结构% 1.MSE（均方误差） % 2.PSNR（峰值信噪比） % 3.R 值% 4.RMSE（均方根偏差） % 5.NRMSE（归一化均方根偏差） ％6.MAPE（平均绝对百分比误差）

均方误差MSE matlab