说明：关于柯西分布的matlab工具包，包括概率分布函数，反函数等

柯西分布MATLAB 柯西 反分布函数 概率分布函数 柯西分布-matlab

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：为了更好地设计通信系统，我们需要对无线环境下收端信号的统计特性进行研究。考虑以下场景：环境中有很多障碍物，发射端至接收端没有视距可达路径。 假设收发端距离很远（500m以上），障碍物数量很大（N>50），并在空间中随机分布。同时假设各路反射信号到达接收端的强度相同（能量E=1），信号载...

两条路径 概率密度函数 发射波对比 通信原理 MATLAB仿真

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)...

matlab 分割 图像

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilber...

分解 工况预测 Hilbert谱 IMF选择 VPMCD

说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

matlab 模型 混合 高斯

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：利用”合适的”Gabor小波作为“探针”，检测轮胎的两类质量缺陷:轮胎内钢丝往不均匀、有金属异物。利用机器视觉实现轮胎X-光图像纹理呈现明显的准周期性和规则性，鉴于此设计了能反映该规律性的小波函数，实现对轮胎内存在异物和钢丝帘线分布不匀等异常检测。实验结果与传统的灰度共生矩阵法相比，本文方法具有对缺...

matlab 检测 缺陷 轮胎