本资源包含基于Matlab的rms方法计算矩阵、数组和向量元素的方根值源码。 包含 实例1:创建一个向量(正弦波)并计算其方根值 实例2:创建一个二维矩阵并计算其方根值 实例3:计算二维矩阵沿指定维度的方根值 本资源配套CSDN博客“Matlab结果性能评价---rms函数(计算矩阵、数组和向量元素方根)”,可 前往查看具体原理和实现效果!!! 希望对大家有帮助,好的话帮忙点个赞哦!感谢支持!!!
2021-03-11 12:02:38 492B Matlab rms均方根 结果性能验证
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RMSE评价算法,RMSE一般指方根误差。方根误差亦称标准误差。 RMSE(A,B):A为原图,B为类比图
2021-03-08 21:01:54 621B 评价函数 RMSE 均方根误差 RMSE
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此程序可调式成功,主要是运用了四次限幅,降低ofdm里的PAPR。效果很明显。
2021-03-06 16:38:54 2KB 限幅法 PAPR
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武汉大学《误差理论与测量平差基础》两套期末考试试卷(含答案)
2021-03-06 09:02:05 610KB 均方误差
本资源包含课程表源代码,下载后可字节运行,包含html+css+js代码,不仅适用于PC端,也可自适应移动APP端。代码封装,不论是开发引用还是学习,都是不错的Demo。
2021-03-03 09:10:02 5KB 课程表 HTML5 js APP
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为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形态学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
2021-03-01 17:06:22 2.81MB 图像处理 模糊C-均 纱线条干 形态学开
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贝壳找房目前有1000多人的产品技术团队。从实时数据应用角度,公司内主要应用的实时数据,一个是线上的日志,大概有两千多个线上的服务,每个服务又输出了很多的日志,日志数据是流式数据应用最多的。第二部分就是埋点,在APP、web端上报的经纪人作业情况和C端用户的行为,这部分通过前端的埋点技术上报。第三部分就是业务的数据,业务用kafka做消息队列产生的实时数据。1、流式计算平台平台目前主要建设SparkStreaming、Flink两种在实时计算中比较常见的计算引擎。平台化的背景就是早期如果公司内有业务想用数据流进行计算,可能需要申请客户端,自己去搭建一个客户端,然后向集群上提交实时作业。这个产生
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质行为量化和本地社会规范化的跨OSN用户建模
2021-02-26 18:07:12 1.75MB 研究论文
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带有随机系数矩阵的马尔可夫跳跃线性系统的线性最小方误差估计
2021-02-26 15:05:44 1.16MB 研究论文
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该存储库包含多人任务的集合,所有任务与VEAF任务创建工具兼容。
2021-02-26 12:06:02 2.89MB Lua
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