说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

matlab

说明：应用背景%的IFS（n，旗）由 构造分形图；%的原则（IFS迭代函数系统）。%%它情节N单点根据变换这是随机选择的一组固定的变换。关键技术%集由标志值的确定：%旗= 0结果在Sierpinski三角形；%旗= 1绘制科赫曲线；%旗= 2显示一个分形树；%旗= 3返回一个分形farn叶；%否则圣诞树的...

matlab ifs 基于 生成

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：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，关于小波的matlab复合分析，关于神经网络控制，多抽样率信号处理，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，模式识别中的bayes判别分析算法。

程序 MHT 跟踪 基于 目标 一个

说明：利用基于阈值分割的迭代法的一种图像分割算法。不仅支持前背景分割，还可以进行多层分割，只要改变n的值即可。迭代法的原理是每次分割都利用均值算出阈值，并将新阈值与旧阈值进行比较，当两者之差很小时结束迭代。即利用迭代的思想找到能量最集中的图像部分。第一次传代码还请大家体谅。

matlab

说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

matlab 分割 图像 基于 方法 变换

说明：超像素是图像分割的基本单元。它们在深度估计、图像分割、骨骼化、人体模型估计和目标定位等方面有着广泛的应用。与基于像素的方法相比，基于图的模型（如条件随机场（CRF））具有更好的时间复杂度。我尝试了使用最小特征集的超像素图像分割。

matlab

说明：采用波束成形技术的BER计算，各种kalman滤波器的设计，多元数据分析的主分量分析投影，包括广义互相关函数GCC时延估计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，旋转机械二维全息谱计算。

matlab

说明：无线传感器网络（WSN）的区域是在科学的新兴和快速增长的领域之一 世界。这带来了有关开发低成本，低功耗和多功能传感器节点。但是，主要事实，传感器节点迅速耗尽能量一直是一个问题，许多能源效率  路由协议已经提出了解决这个问题和维持网络的longetivity。这就是为什么在无线传感器网络路由技术主要集...

matlab 网络 无线 路由 传感器 技术 分层

说明：指纹的细节提取。脊分叉被定义为脊分叉或分叉成分支脊的点。这些特征统称为细节特征。大多数指纹提取和匹配技术将特征集限制为两种类型的细节点：纹线端点和纹线分叉