说明：        时间序列的自回归预测模型是一种线性回归模型，该模型使用前一时期某个时间的随机变量的线性组合来描述未来某个时间的随机变量。

时间序列 自回归预测 线性回归 随机变量 线性组合

说明：FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,旋转机械二维全息谱计算的实用例程，阵列信号处理的高分辨率估计，采用的是脉冲对消法，本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括随机梯度算法，相对梯度算法，鲁棒性好，性能优越，对于初学者具有参考意义，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。

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说明：对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman...

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

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说明：应用背景图像分割在图像处理中的重要问题分割细分图像分成组成区域或对象。—分开被称为对象和背景的图像◦地区◦成线性结构◦成二维形状关键技术图像分割在图像处理中有着重要的作用。图像分割中的许多技术。但没有提供优化结果：利用遗传算法进行图像分割，提供了优化的分割算法结果。

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说明：优秀论文及配套源码。Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量...

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说明：形态学成分分析，该方法的基本思想是利用信号组成成分的形态差异，将图像分割为纹理和分片光滑部分。

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说明：已知一组数据，如何用matlab画出它的概率密度分布图，给出具体程序 并且得出分布图后，如何对图进行积分，进而得到分布函数

数据分布图 概率密度 概率密度函数 分布函数图 概率密度