MSE
共 36 篇文章
MSE 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 36 篇文章，持续更新中。
LS和MMSE的MSE比较
对比LS与MMSE信道估计算法在均方误差上的性能差异，适用于通信系统设计与算法分析。包含仿真数据与理论推导，适合研究信道估计优化方法的工程师和研究人员。
思科MSE8000
思科MCU MSE中文描述，包括产品参数、功能、接口、能力等
LS和mmse的MSE比较
OFDM中两种信道估计方法(LS和MMSE)的MSE比较，直观简洁，很容易理解
基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理
·摘 要:针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响，提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法．该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性，构造局部相关性系数矩阵，提高边界定位精度．在滤波的同时，该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强．实验结果表明，与其他常规算法相比，该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）
期刊论文：基于改进的MSE准则的小波图像压缩
·期刊论文：基于改进的MSE准则的小波图像压缩
基于最小二乘的UWB信道盲估计算法
·摘要： 针对超宽带系统的离散信道模型,利用接收信号的一阶统计量,提出一种基于最小二乘(LS)的盲信道估计算法.利用接收信号的循环卷积特性,在一个符号间隔内建立模型,最后利用LS算法求解.仿真表明,该算法与基于导频序列的ML估计方法和LS估计方法相比,均方误差(MSE)性能相差不大,但计算复杂度明显降低,同时提高了系统传输效率.
基于LabVIEW的优化滤波方法研究.rar
本文以滤波技术飞速发展，小波滤波优越性的凸现，以及虚拟仪器的易操作等良好特性为背景，以简单易行和滤波效果良好为研究目的，展开本文信号滤波处理的研究工作。 在深入研究三种小波滤波方法原理和优缺点的基础上，本文提出了一种新的优化滤波方法，包括以下三个方面： 首先，将静态小波变换(SWT)应用于滤波处理。利用SWT的平移不变性和冗余性来进行含噪信号的分解，这样不仅弥补了正交小波变换的不足，而且提高了滤波
多天线双向中继系统中的中继处理与资源分配策略
<p>摘 要：该文在多天线放大转发双向中继系统中，根据最小和均方误差(MSMSE)准则，以较小的复杂度得到了</p><p>MSE 最优的中继处理矩阵的闭合表达式。为综合利用空域和频域分集，探讨了OFDM 双向中继系统的资源分配</p><p>策略，提出了实现复杂度低的分层子载波配对策略和功率优化分配策略。仿真结果显示，所设计的中继处理策略在</p><p>系统和速率和误码率性能上均明显优于其他双向中继
小波包分析提取振动信号中的特征频率，旋转机械二维全息谱计算，最小均方误差等算法的MSE的计算。
小波包分析提取振动信号中的特征频率，旋转机械二维全息谱计算，最小均方误差等算法的MSE的计算。
常用图像质量评价方法的Matlab代码，其中有ssim + mse + psnr + qilv
常用图像质量评价方法的Matlab代码，其中有ssim + mse + psnr + qilv
混沌序列的相空间重构，Volterra 级数 matlab 程序
<p>Volterra 级数 matlab 程序，共包含9个文件。</p><p>文件说明：</p><p>1、LorenzData.mat - Lorenz 离散序列的数据文件，5000个点，内有变量：x,y,z</p><p>2、Volterra_main_luzhenbo.m - Volterra自适应预测主文件</p><p>3、Volterra_train.m - Volterra自适应预测训练
图像加密算法与实践：基于C#语言实现_孙燮华著
图像质量评价,PSNR,MSE,SSIM,WPSNR, matlab<br />
MATLAB程序：基于LS和MMSE算法的MSE比较
MATLAB程序：基于LS和MMSE算法的MSE比较
mse mean square error
mse mean square error
calculating MSE simulation and MSE Prediction
calculating MSE simulation and MSE Prediction
是一个关于LS算法和MSE算法的性能比较程序
是一个关于LS算法和MSE算法的性能比较程序
The file fsedemo.m is Matlab code intended as demonstration software for minimum MSE FSE design calc
The file fsedemo.m is Matlab code intended as demonstration software for minimum MSE FSE design calculations.
From:http://bard.ece.cornell.edu/
若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度
若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成
W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n）
=w（n）+ （3.1）
式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能
Matlab的centroid.m、mse_dist.m、uq_dist.m文件
Matlab的centroid.m、mse_dist.m、uq_dist.m文件 ，它们分别求：一个区域的质心、对已知分布和量化区域边界的均方量化误差、采用均匀量化对一给定信源量化时的失真。
点云数据平面提取算法matlab程序
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对[1]的matlab实现，有所改动，在计算新的点是否属于平面时用点到平面的距离替换MSE，亲测精度不变计算时间大大减少。
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referenece
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[1]Junhao Xiao, Jianhua Zhang and Jianwei Zhang，'Fast