客观度量

这个Matlab函数集合计算出一系列客观的语音质量度量，重点在于不同版本的SNR（语音能量与非语音能量比率）。主要包括NIST STNR（参见http://labrosa.ee.columbia.edu/~dpwe/tmp/nist/doc/stnr.txt）、WADA SNR（参见http://www.cs.cmu.edu/~robust/Papers/KimSternIS08.pdf）、BSS_EVAL（参见http://bass-db.gforge.inria.fr/bss_eval/）和PESQ（参见https://en.wikipedia.org/wiki/PESQ）。此外，SNR_VAD衡量语音活动检测（VAD）标记的语音区域与间隙之间的额外能量。

StSD度量的简化版本考虑了不对称的结构失真和模糊，专注于提供对立体视频失真的可感知度量。这是基于Varuna De Silva、Hemantha Kodikararachchi和Ahmet Kondoz在IEEE图像处理期刊上发表的研究成果。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

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。

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。

2013年考研思想政治理论客观题备考指南

决策树的构建过程中，属性选择至关重要。信息增益和Gini系数是两种常用的属性选择指标。信息增益，作为决策树常用的分支准则，通过计算属性划分前后信息熵的变化，选择信息增益最大的属性进行节点划分。Gini系数则用于度量数据集的纯度，其值越小，数据集纯度越高。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

马氏距离matlab原始代码引文GTASSIST：大规模SNP基因分型的基因标记选择的客观评估措施Kaminuma E，Masuya H，Miura I，Motegi H，Takahasi KR，Nakazawa M，Matsui M，Gondo Y，Noda T，Shiroishi T，Wakana S，Toyoda T J Bioinform Comput Biol。2008 6：905-17。执照瑞肯：保留所有权利。请检查。联系信息如果您对GTASSIST软件有任何疑问，请向国家遗传学研究所和RIKEN BRC咨询。GTASSIST指令&< GTAssist>> GTAssist是在SNP基因分型过程中协助标记选择和等位基因识别的工具。该程序支持TaqMan检测的二维荧光散射图的两种有用的评估方法[1]，这是SNP基因分型中的一种流行技术。可以在后续的基因分型过程中使用这两种建议的措施。提出的第一个度量是标记排名度量（MRM），用于选择分布良好的SNP标记而不依赖于聚类结果。提议的第二项措施是个体基因型成员度量（IGMM），该度量利用