说明：精心整理的关于2017美赛E题五个问题的文献

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：有关于数字图像处理的地方站和其他相关领域，如图像分析与computervision起点作家之间没有普遍一致。有时一个区别是通过定义的图像处理作为adiscipline在其中两个输入和输出处的处理是图像制成。 THISIS限制：有些人工边界。图像分析（图像理解）的区域是图像处理和计算机视觉之间。 有没...

matlab 分割 检测 使用 脑肿瘤

说明：虹膜识别系统主要包括自动分词系统，基于 Hough 变换，并且能够本地化圆形的瞳孔和虹膜区域，阻断眼睑和睫毛和思考。提取的虹膜区域然后被转化为矩形块与恒定的尺寸，以占成像不一致之处。最后，从 1 D 日志 Gabor 滤波器的相位数据提取精制，量子到四个层次编码虹膜的独特模式到逐位生物模板。汉明距离...

matlab 识别 虹膜

说明：添加噪声处理，在MATLAB中求图像纹理特征，应用小区域方差对比，程序简单，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，用于特征降维，特征融合，相关分析等,多抽样率信号处理。

matlab

说明：2018美赛E题精选最全面！（翻译、思路、解析视频、相关数据、参考文献）

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：HOG描述器最重要的思想是：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。具体的实现方法是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可...

说明：针对现有的的车道线识别算法在复杂环境下识别率低、 鲁棒性和实时性较差的问题， 提出了一种基于 形态学多结构元素建模的车道线快速识别算法。该算法首先对车道图像进行感兴趣区域提取， 通过 Canny 算子 对感兴趣区域进行边缘检测; 然后利用具有车道模型特征的多结构元素进行车道线提取、 霍夫变换， ...

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,各种资源分配算法实现，模拟数据分析处理的过程，正确率可以达到98％。

matlab 分类 算法 程序 ID 一个 决策

说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，一种流形学习算法（很好用），仿真图是速度、距离、幅度三维图像，最小均方误差（MMSE）的算法，在matlab环境中自动识别连通区域的大小。

matlab pwm 源码 开发 仿真 好用 整流器 建模