信号强度

使用Matlab开发实现实时强度图绘制功能。通过LiveCam捕获图像，并测量指定区域的强度，然后将数据记录为电影文件。

新标准对混凝土强度检验评定进行了优化和完善，更加注重实际工程应用，提高了检验评定的科学性和准确性。

这是一个Matlab GUI，用于计算和展示调制强度分布（MID）及其集成版本（IMID）。软件支持两种主要类型的MID：MID_SC和MID_SCoh。此外，还能够计算光谱相关密度和光谱相干密度。运行该软件的起始文件为“gui_v1.m”。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数据后处理: 对搜集到的网页进行分析，计算目标参量，并进行统计分析，以评估主题强度。 模型意义 该模型的实现依赖于计算机技术，为网络传播学研究提供了一个强大的实验工具。通过该模型，可以定量分析特定主题在互联网上的表现强度，为理解网络舆情、社会热点等问题提供科学依据。

社交网络中关系强度的度量一直是一个基础性问题。尽管以往大部分研究将关系分为强弱两类，但随着社交网络技术的进步，这一问题愈发复杂。盛达魁与孙韬提出了新的衡量方法，更精确地评估社交网络中关系的强度。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

该IM模型致力于土地利用强度变化的可视化分析，帮助用户更直观地了解土地利用的变化趋势和空间格局。

这篇论文探讨了人盯人战术对小型足球比赛中运动强度的影响，并分析了大数据技术在现代足球领域中的应用。

Tejas K开发了Intensity-Brightness-Invariant-CMFD算法，并提交给了IEEE Image Forensics和Security Journal。该算法提出了一种针对亮度变化和强度变化的复制移动伪造检测方法，具有高度准确性和完全鲁棒性。相较于传统物镜测量方法，该方法提取了DCT特征，提高了后处理技术的健壮性，尽管结果精度略低。当前复制移动伪造检测技术正不断演进，以应对旋转、重新缩放、模糊、噪点、强度变化和对比度变化等挑战。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。