说明：E题简单思路及参考文献（精选）
说明：本系统设计并实现了一种基于色度空间的最邻近n帧改进算法，以提高传统混合高斯模型的目标检测效果。当光照发生突然变化时，利用像素点的色度信息代替RGB值，有效避免亮度突变的干扰；为了反映背景的动态变化，检测系统使用各高斯分布在最近n帧与像素点测量值的匹配次数的指数函数实现权重值的更新。
说明：汽车课设货车Matlab驱动力图程序，可以动态调节运行环境的参数，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，isodata 迭代自组织的数据分析。
说明：可直接计算得到多重分形谱,均值便宜跟踪的示例，相关分析过程的matlab方法，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，三相光伏逆变并网的仿真，匹配追踪和正交匹配追踪。
说明：在这个程序中，我使用二进小波变换进行边缘检测，这是图像处理算法的重要组成部分。您可以手动选择图像并运行程序。这是测试，你可以肯定的工作。也可以使用小波变换进行图像压缩。二进小波是一种特殊的小波变换，它比普通小波具有更大的适用性。
说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，正确率可以达到98％，Relief计算分类权重，采用了小波去噪的思想，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。