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- 分位数回归的方差估计和计算问题探讨北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
- 基于D-J阈值的加性白噪声方差估计改进方法研究CSTPCD
- 常微分方程两步估计的方差估计北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
- 基于多核的MCMC图像去噪算法并行实现北大核心CSCDCSTPCD摘要:图像去噪是许多图像处理任务的前提。马尔可夫链蒙特卡洛图像去噪算法是很重要的一种图像去噪方法,但去噪后图像存在明显斑点,在高噪声情况下去噪效果不理想,实际应用中需要进行噪声方差估计,运算速度慢。提出两步去噪方法,用均值滤波对噪声图像进行预处理,估计预处理后图像噪声方差,进行MCMC图像去噪;为充分利用多核处理器的硬件资源,研究了将MCMC算法进行并行编程,提高了程序的运行速度。实验表明两步去噪方法减少了斑点、提高了信噪比;并行实现提高了运算效率。
- 自适应窗长方差估计在多传感器数据融合中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- Kalman滤波理论在短时交通预测上的应用
- 基于噪声方差估计和模型参考的传感器动态补偿北大核心CSTPCD
- 用估计值σ衡量测量列精度的几种计算方法
- 估计噪声方差与Kalman滤波的传感器动态补偿
- 正态总体方差估计的比较