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搜索资源 - gaussian mixture noise
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用平均背景法去除背景，算法思想比混合高斯模型和codebook模型简单，适合提取背景变化较小的场景。用中值滤波去除掉产生的椒盐噪声-Average method to remove the background with the background, the algorithm thought codebook than the Gaussian mixture model and a simple model for extraction of small changes in backgr
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这个程序用于在图片中增加各种噪声，如高斯椒盐噪声, 加性或乘性等多种混合噪声，用于其它程序的测试。-This procedure is used to increase the variety of picture noise, such as salt and pepper Gaussian noise, additive or multiplicative noise, such as a mixture for testing other programs.
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Gaussian Mixture Models (GMM) for speech noise reduction
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:高斯混合模型(GMM)是一种经典的说话人识别算法，本文在实现其算法的同时，主要模拟了不同噪声环境情况下高斯混合模型
(GMM)的杭嗓声性能，得到了一些有益结论。
-Gaussian mixture model (GMM) is a classic speaker recognition algorithms, this algorithm at the same time in fulfilling its main simulated environmental conditions
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给一段视频加噪声，并通过混合高斯模型提取背景，可以验证混合高斯模型对噪声的鲁棒性！有注释！-To add a video noise, and Gaussian mixture model by extracting the background, you can verify the Gaussian mixture model robustness to noise! A comment!
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基于Directionlet变换的图像去噪与增强的算法研究；基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的图像噪声抑制等。-Image denoising based Directionlet transform algorithm and enhanced Gaussian mixture based on lifting Directionlet field-scale model of image noise suppression.
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Traditional single particle reconstruction methods use either the Fourier or the
delta function basis to represent the particle density map. We propose a more
flexible algorithm that adaptively chooses the basis based on the data. Because
the b
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不错的GM_EM代码。用于聚类分析等方面。- GM_EM- fit a Gaussian mixture model to N points located in n-dimensional
space.
Note: This function requires the Statistical Toolbox and, if you wish to
plot (for k = 2), the function error_ellipse
Elem
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研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布，然而语音信号很难用单一的概率密度
函数准确描述，针对这一情况，提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法，并推导了
基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比，该算法不
仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知
质量。 -Recent research indicates that the speech spectral ampli
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传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这
一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT)
系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表
示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的
语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法
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BLS-GSM代表“Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture(贝叶斯最小二乘-高斯尺度混合模型)”。
这个工具箱实现了该篇论文中介绍的算法：
J Portilla, V Strela, M Wainwright, E P Simoncelli, Image Denoising
using Scale Mixtures of Gaussians in the Wavelet Domain, IEEE
Transaction
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在高斯混合噪声背景下实现SLIM谱估计算法和l1范数SLIM谱估计法，并在-5到15的信噪比条件与CRLB对比均方频率误差-the paper achieves the SLIM spectral estimation algorithm and l1-SLIM spectral estimation method under the Gaussian mixture background noise,then compares the mean square frequency error
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基于帧间差分的单目标/多目标的实时跟踪程序，基于MATLAB编写。希望对刚学习MATLAB的同学有所帮助-This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2014 The MathWorks, Inc.
Detec
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