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OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。
算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。-OTSU algorithm can be calculated adaptive threshold (for conversion to gray scale im
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做ECG的可以看一下，一个自适应实时变门限的QRS波形检测算法，根据国外一篇经典的文献编写的，有一定实用价值-ECG can be done to look at a real-time variable adaptive threshold QRS wave detection algorithm, according to a foreign classic literature written in a certain practical value
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自适应Canny边缘检测算法，在传统的Canny算法基础上提出的一种自适应Canny边缘检测算法，在传统算法优点的基础上提高了抑制虚假边缘的能力，利用自适应阀值提高了边缘检测的自动化程度-Adaptive Canny edge detection algorithm, the traditional Canny algorithm based on an adaptive Canny edge detection algorithm, the advantages of the traditio
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自动阈值分割算法，算法是Wellner s adaptive thresholding。-Automatic threshold segmentation algorithm, the algorithm is Wellner' s adaptive thresholding.
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An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network
Abstract
This paper presents a new BP neural network
algorithm which is based on an improved particle swarm
optimization (PSO) algorithm. The improved PSO (which
is called IPSO) algori
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本文首先提出了基于接收信干比的局部和全局算法，在次基础上提出了一种自适应接纳门限算法，其基本出发点是在保证系统中断性能的前提下，尽可能降低系统阻塞概率，充分利用系统容量资源。-This paper proposes received signal to interference ratio based on the local and global algorithms, based on the second admission, an adaptive threshold algorithm
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在传统的子载波分配过程中，具有优先权的用户将优先选择最好的载波，这将导致载波利用效率下降。
许多改进算法通过牺牲一定的公平性来提升容量并降低复杂度，但是这可能会使用户间无法达到所要求的公平
性。针对这些问题，提出了一种基于公平度门限的载波和功率自适应分配算法。在载波分配过程中，通过公平度
门限来决定载波分配优先级，从而实现容量和公平度的粗略折中。载波分配后利用粒子群（PSO）算法进行功率分配来达到所要求的公平度门限。实验结果表明，该算法在满足所要求公平度门限的同时提升了系统容量。 -
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自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模
-Adaptive kernel density estimation motion det
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otsu算法实现，可以自适应获取阈值，对图像进行二值化。里面面配有图像均衡化的程序一起使用，效果更好，
-otsu algorithm adaptive obtain the threshold image binarization. Inside surface with image equalization program used together, the better
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编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
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通过改进拉普拉斯算法的阈值来对噪声进行滤波，得到自适应的阈值。(By improving the threshold of Laplasse algorithm, we can filter the noise and get the adaptive threshold.)
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