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模式识别中的算法
ZLJZ概率密度函数的逼近-pattern recognition algorithm ZLJZ probability density function approximation
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parzen窗法，功能是根据样本进行概率密度函数估计。实现了对正态分布概率密度函数和均匀分布双峰概密函数进行估计,Parzen window method, function is based on a sample of the estimated probability density function. The realization of the normal distribution probability density function and uniform distributi
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Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.
用matlab实现mean shif
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该算法是经典的信噪比估计算法——最大似然估计算法，利用接收信道的先验概率密度函数，ML法能够很好的估计信号的信噪比,The algorithm is a classic signal to noise ratio estimation algorithm- maximum likelihood estimation algorithm, using the a priori receiver channel probability density function, ML method can
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此为模式识别中Parzen窗法估计概率密度函数。
全部程序流程如下：
1、读取FAMALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x1的样本数N1和窗宽、体宽；
2、读取MALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x2的样本数N2和窗宽、体宽；
3、读取Test2.txt文件把对应的身高或体重给数组A并求A的样本数M；
4、利用Parzen窗法估计概率密度函数判别男女性别；
5、对本判别的错误率进行统计。
-This is the pattern recognition
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通过matlab代码画出的各种概率密度函数图形仅供参考-By matlab code to draw the beta probability density function graph for reference only
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直方圖等化(Histogram Equalization)為一種使用統計方法的影像處理程式設計,它的功能為將統計直方圖的色彩分布平均的打散在直方圖裡,也就是說,讓一張圖的直方圖分布均勻化,同樣的也是使用到LUT(Look-up Table)的方法
而在設計直方圖等化不可或缺的就是需要先知道統計學的機率密度函數(Probability Density Function,PDF)以及累積分配函數(Cumlative Distribution Function,CDF)相關的基本概念,在這邊
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二维数据集Parzen方窗非参数估计PDF(概率密度函数)，三维结果显示，有图，有完整说明文档和程序运行说明，matlab编程环境，此为模式识别小作业 parzen-Dimensional data set Parzen Window non-parametric estimation side PDF (probability density function), three-dimensional results show that map, with complete documentat
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对图像进行中值金字塔分解后，分别求取各层的概率密度函数-Image after median pyramid decomposition, respectively, to strike all floors of the probability density function
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高斯混合模型[Gaussian mixture model,简称GMM]是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。 -Gaussian mixture model [Gaussian mixture model, referred to as GMM] are single-Gaussian probability density function of the extension.GMM can approxi
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ex6_1 ～ ex6_3二项分布的随机数据的产生
ex6_4 ～ ex6_6通用函数计算概率密度函数值
ex6_7 ～ ex6_20常见分布的密度函数
ex6_21 ～ ex6_33随机变量的数字特征
ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱
ex6_35 利用FFT直接法计算上面噪声信号的功率谱
ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱
ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识，并与理想结果进行比较
ex6_38 在置信度为0
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这系列课件系统地讲述了模式识别的基本理论和基本方法。内容涵盖了贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别函数、邻近法则、特征的选择和提取、非监督学习、神经网络、模糊模式识别等。-This series of courseware on a pattern recognition system to the basic theory and basic methods. Covers the Bayesian decision-making, the estimated probability de
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数字图象处理教程
INTRODUCTION 4
DIGITAL IMAGE DEFINITIONS 5
COMMON VALUES 6
CHARACTERISTICS OF IMAGE OPERATIONS 7
TYPES OF OPERATIONS 7
TYPES OF NEIGHBORHOODS 8
VIDEO PARAMETERS 9
TOOLS 9
CONVOLUTION 10
PROPERTIES OF CONVOLUTION 10
FOUR
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用monte carlo的方法对Nakagami的概率密度函数进行仿真-Using monte carlo methods for Nakagami probability density function of the simulation
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仿真衰落信道中的Rayleigh衰落,给出均方值为1时的概率密度函数和累积积分函数,在MATLAB2009A下运行通过-Simulation of Rayleigh Fading Channels decline, given the mean square value of 1 when the probability density function and cumulative integral function in the MATLAB2009A run through the
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This file simulates Probability Density Function of Gaussian random Variables with suitable plots.
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This file simulates Probability Density function of Rayleigh generated Random variables and comparision plots with Theory & simulation.
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kernal density function for image processing and probability density function estimation
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This paper is concerned with estimating a probability density function of human skin
color using a finite Gaussian mixture model whose parameters are estimated through the EM
algorithm.sections
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不同概率分布的概率密度函数、分布的临界值及相应子图作图-The probability density function of different probability distributions, the distribution of the critical value and the corresponding sub Plotting
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