说明：鲸鱼算法优化支持向量机，可用于类预测，测试可用。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，构成不同频率的调制信号，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,使用起来非常方便，最小二乘回归分析算法，双向PCS控制仿真。

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说明：用全局收敛逆方法从测量的盲后向散射数据中恢复定量图像。

全局收敛逆方法 散射数据 定量图像

说明：SVM回归，用于实现支持向量机（SVM ）回归拟合的问题。可以用来做一些短期的预测，如短期负荷预测。

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说明：RANKLET 是一个方向选择性的非参数功能，基于秩和检验统计量的计算。Ranklets 实现类似回应 Haar 小波时让他们分享同样的方向选择性和多尺度性质的完整性的适当概念模式。他们在探测异常值和亮度、 对比度变化和伽玛校正等单调变换不变性的鲁棒性的图像处理领域，基于等级的 （非参数） 功能变得...

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说明：局部二进制模式，LBP，是已被用于纹理特征的一个分类。在本文中，提出了一种基于使用这些功能的方法 检测缺陷图案的面料。在培训阶段，在第一个步骤LBP算子是 施加到无缺陷织物样品，逐个象素和参考的所有的行（列） 特征矢量的计算。那么这个图像被分为Windows和LBP算子是 应用这些窗口的每一...

缺陷-检测 LBP图像分类 LBP-织物 织物 织物纹理

说明：改进非极大抑制值的图像边缘检测，深入研究图像边缘检测的基础上, 从Canny算子的非极大值抑制(NMS)方面入手,联系梯度方向周围4个像素点,引入邻域相关系数进行插值,将其 作为对比点实现非极大值抑制过程,提高边缘检测准确度,抑制虚假边缘的产生,有效地实现边缘检测

说明：该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测，实验结果表明，该方法可以有效检测出图像中的行人，并达到了较好的检测结果。

HOG-LBP-detection 行人检测hog+lbp LBP-detection 图像特征提取 HOG特征-matlab

说明：该源代码适用于双基阵观测目标，并根据目标观测方位变化，对目标进行运动分析，并通过扩展卡尔曼滤波实现目标方位、距离、速度以及航向等预测。 并通过均方根误差统计，估计其误差范围

说明：ONSL0稀疏重构算法是NSL0的优化版 输入: y:测量值向量 A:测量矩阵 A_pinv:A的广义逆 输出: xr:重构信号 用于对信号或者图像的压缩重构。

图像测量 NSL0 onsl 测量矩阵优化 onsl0