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協方差矩陣

SMI(協方差矩陣求逆)算法是波束合成常用的算法。

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PCA算法程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉較大的特征值(一般

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Matlab提取主分量矩陣。程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉

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白化極化濾波器降斑計算象素的強度計算協方差矩陣的元素

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不完全數據分析MATLAB程序（部分信息重建）：最小均方估計、協方差矩陣、缺失值推測

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集合卡爾曼濾波(EnKF) 數據同化方法可以避免了EKF 中協方差演變方程預報過程中出現的計算不準確和關于協方差矩陣的大量數據的存儲問題,最主要的是可以有效的控制估計誤差方差的增長,改善預報的效果。

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馬氏距離判別(MahalanobisDistanceDiscrimination)的演示過程,求均值向量,協方差矩陣及線形判別函數

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使用矩陣類完成遞推求解均值與方差,類的功能較強大,算法效率較高

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用VB實現的數據的統計描述包括分布的矩---均值、平均差、標準差、方差和中位數的搜索、均值與方差的顯著性檢驗等

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產生任意均值與方差的一個正態分布隨機數

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