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摘要:VC/C++源码,控件相关,控件背景色 　　VC++改变控件的颜色，严格来说是改变输入控件的背景颜色，如上图所示，输入框的背景颜色并不是默认的白色，学会了此种控件改变背景色，你就可以掌握其它的控件是如何实现改变背景颜色的，灵活运用，不断提高VC++编程水平。

典型相关分析matlab实现代码 - java/c/c++/人工智能/机器学习/深度学习/前端/数据库/mysql/408/计算机网络/嵌入式/matalb/安卓开发等互联网编程资源 后续扩充 以下书籍都是本人在互联网上搜集的，很多都是公认的好书，我给他整理分离了一下，后续有新书会慢慢扩充，仅供学习，不可用于商业用途 重要说明：如果目录无法跳转的话，直接拉下去就可以了，这些书籍都是在同一个页面的，我只是方便大家找到对应的，弄了一个页内目录，不过有部分读者反馈他跳转不了（手机是绝对跳转不了的了）。 数据结构与算法相关书籍 挑战程序设计竞赛 密码:7777 Java数据结构和算法 密码:7777 算法图解 密码:7777 算法第四版 密码:7777 数据结构与算法分析Java语言描述版 密码:7777 数据结构与算法 Python语言描述_裘宗燕 密码:7777 剑指offer 密码:7777 计算机程序设计艺术1-3卷 密码:7777 编程珠玑 密码:7777 啊哈算法 密码:7777 程序员的算法趣题 密码:7777 c++与数据结构 密码:7777 算法之道 密码:7777 算法图解

适合于matlab图像处理相位相关法。对于图像处理配准，目标识别有很好的作用。

AMI 计算并绘制平均互信息 (ami) 以及不同时间滞后值的单变量或双变量时间序列的相关性。 用法： [amis corrs] = ami(xy,nBins,nLags) 输入： xy：单变量 (x) 或双变量 ([xy]) 时间序列数据。 如果给出双变量时间序列，那么 x 应该是自变量，y 应该是因变量。 如果给出单变量时间序列，则计算自相关而不是互相关。 nBins：时间序列数据的 bin 数量，用于计算计算 ami 所需的分布。 nBins 应该是 2 个元素的向量（对于双变量）或标量（单变量）。 nLags：计算 ami 和相关性的时间滞后数。 对 0:nLags 的滞后值进行计算。 输出： amis：时间滞后为 0:nLags 的平均互信息向量 corrs：时间滞后为 0:nLags 的相关向量（或单变量时间序列的自相关） 例子： xy = rand(1000,2);

提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关(MELC),通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向(DOA)估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号(圆对称信号或非圆对称信号)的适应性方面获得比基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法更好的估计性能。

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