matlab开发-每日数据中的容量加权平均价格。从谷歌金融的每日数据中检索vwap

以下步骤介绍了使用WLS进行图像融合的算法： （1）在我们的算法中，第一步是基于各向异性扩散（ANI）的两尺度分解，该分解用于在每次输入曝光时将较粗糙的细节（基础层）和较精细的细节（细节层）分开。 （2）弱纹理细节（即从ANI计算得出的细节层）和饱和度度量用于生成权重蒙版，以控制来自所有所有多次曝光中分离的基础层的像素的贡献。 （3）分别对第一步中计算的较粗细节和较细细节分别执行基于加权最小二乘（WLS）和基于Sigmoid函数的权重图细化。 （4）执行基于加权平均的较粗细节和较细细节的混合，以形成合成的无缝图像，而不会在大的不连续点附近模糊或丢失细节。

用matlab实现多视图聚类算法

EIT / UTT双模态成像的自适应局部加权图像重建算法

matlab汽车平顺性加权加速度评判标准

基于经典music算法及其修正算法的DOA估计以及性能仿真

地理加权回归（GWR）matlab代码，亲测可用，该代码利用matlab实现了地理加权回归的代码，内附实际算例。

matlab 生成模糊控制表，最大隶属度法和重心加权法，手把手教你搭建模糊控制表。

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

1. 对通信半径进行分级，利用多级半径修正信标节点到相邻节点的跳数信息； 2. 根据信标节点与未知节点的距离，对每个信标节点进行平均跳距加权处理； 3. 改进后的定位算法有效提高了传感器节点的定位精度。