稳健估计度量

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

探讨了MATLAB中稳健估计中几种不同权函数处理方式的比较。

基于预判决的频偏估计算法（PADE算法）是一种应用于相干接收机中的前馈式全数字频偏估计方法，主要通过模拟预判决来估计当前符号的频偏，结合环路滤波器抑制噪声影响，有效消除载波频偏对相位调制信号的影响。与传统四次方频偏估计算法不同，PADE算法依赖于前一个输入符号的频偏估计结果，以优化当前符号的频偏估计，最终通过减去估计值来修正频偏引起的相位分量。

瞬时频率的计算方法你是不是总觉得不太靠谱，尤其遇上非零均值或者有点线性漂移的信号？InstantFrequencyOCMethod这个程序就挺好用，核心用了个叫“密切圆法”的小技巧，蛮巧妙的，挺稳。比起传统的 Gabor 方法，它更不容易算出什么负频率那类奇怪结果。 代码是基于MATLAB开发的，操作也简单。输入是你采样好的信号列矩阵和采样率，输出就是一个对应的瞬时频率列矩阵。关键是它从粒子速度而不是粒子轨迹入手，这样一来即使你信号有点偏移也没事，结果还挺稳。 背后原理参考了 Hsu 他们那篇 2011 年的论文，学术味儿是有，但用起来其实不难。适合那些非平稳信号的场景，比如水下声学、地震波、

这份Matlab代码涵盖了鲁棒PCA和SPCP的多种变体，帮助研究人员快速实现相关算法。

该工具可生成复杂度度量。

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

眼睛图像里眼睑遮挡的测量功能，挺适合做虹膜识别前的图像质量评估。Occmetric这个小工具，思路比较简单，核心就是看图像的灰度值，灰一点，遮挡就多一点。整个流程也不复杂，从图像预到灰度计算，再到的遮挡打分，嗯，基本都用上了 MATLAB 里现成的图像功能，写起来也轻松。虹膜识别的图像质量，真挺关键的，尤其是有眼睑遮挡的时候，直接影响识别效果。Occmetric的玩法其实实用，提前测一下遮挡程度，可以帮你判断这张图到底靠不靠谱，挺适合做前期筛选。图像预这块，去噪、调对比度、校光照，基本是标配，完之后用图像分割的方法抓眼睛区域，哦，虹膜、瞳孔、眼睑这些关键位置，分得越准，后面灰度值计算越靠谱。灰

目前的分布式系统，即使运行良好，也往往非常脆弱：难以维护、难以管理、难以扩展、难以演进、难以编程。在这次讨论中，我试图清理我们对这些系统的思考方式，并探讨几个问题，包括故障模型、高可用性、优雅降级、数据一致性、演进、组合和自治性。这些并非（尚未）可证明的原则，而仅是简化实践中设计的思考方式。它们借鉴了在伯克利和Inktomi建立的大规模系统的经验，包括处理全球50%网页搜索的系统。