频率估计中的加权相平均方法

区间数密度加权调和平均中间算子及其在多属性决策中的应用，卫贵武，，针对群决策中的决策者群体偏好信息分布问题，研究了不确定多属性决策密度中间算子。在已有的区间数密度加权平均(IDWA)中间算子和区

matlab求平均序列的方法，基于dtw算法的对齐求平均序列。

研究了毕达哥拉斯模糊环境下的多属性群决策问题。首先，将毕达哥拉斯模糊信息引入幂平均加权算子，提出毕达哥拉斯模糊幂加权平均（PFPWA）算子，并研究所提算子的基本性质。然后，在毕达哥拉斯模糊数（PFN）

针对GPS 接收机对载波信号的跟踪性能受到不同类型噪声的影响, 且这些噪声的统计特性很难得到的问题, 提出一种基于扩展集员滤波(ESMF) 的解决方法. 该方法根据载波信号中噪声统计特性未知但有界(U

基于MUSIC的含噪声信号频率估计，频率估计不仅在理论上，而且在实际应中，都有非常重要的研究价值。本文采用空间谱估计的典型代表MUSIC算法，对含高斯白噪声的信号进行频率估计，同时也通过MATLAB软

Improved Rife algorithm for sine wave frequency estimation

基于最优权重的加权最小二乘状态估计

广义互相关时延估计（GCC）在信号处理中扮演着重要角色，它通过测量信号在不同传播路径上的到达时间差来实现定位和距离测量。本文聚焦于GCC的不同加权方法，包括Roth加权、SCOT加权、PHAT加权和M

论文《文本分类中改进的特征加权方法》，和大家分享～～

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