说明:我们提出了一个统一的模型,用于人脸检测,姿态估计和地标估计在现实世界中,杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物;我们将每个面部地标建模为一个部分,并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效,同时与密集图结构不同,它易于优化...
matlab
说明:多姿态,多角度,有不同光照,插值与拟合,解方程,数据分析,是一种双隐层反向传播神经网络,进行波形数据分析,使用拉亚普诺夫指数的公式,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。
模拟 走路 调试 代码
说明:抑制载波型差分相位调制,利用自然梯度算法,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,基于matlab平台实现,基于小波变换的数字水印算法matlab代码。
算法 源码 meanshift
说明:应用背景水声信道下的随机共振和分数阶傅立叶变换,通过对信号加噪经过随机共振得到信噪比加强,用功率谱图和frft图来对比随机共振前后的信号质量。关键技术随机共振的龙格库塔算法达到信噪比提高输出,遗传算法找到最优参数,功率谱图和分数阶傅立叶变换用图表示随机共振是否有效。
matlab 随机 信号 水声 共振
说明:信号处理中的旋转不变子空间法,isodata 迭代自组织的数据分析,时间序列数据分析中的梅林变换工具,重要参数的提取,多目标跟踪的粒子滤波器,计算加权加速度。
matlab 算法 编写 全面 Tritraining
说明:所谓时间序列就是一组按照一定的时间间隔排列的一组数据。这一组数据可以表示各种各样的含义的数值,如对某种产品的需求量、产量,销售额,等。其时间间隔可以是任意的时间单位,如小时、日、周、月等。通常,对于这些量的预测,由于很难确定它与其他因变量的关系,或收集因变量的数据非常困难,这时我们就不能采用回归分析...
matlab 神经网络 预测 时间序列
说明:基于云变换的监测数据拟合方法,给出了拟合方法具体的实现步骤,应 用监测数据进行实例分析,将拟合结果与最小二乘分段拟合方法得到的结果进行比较, 结果表明,基于云变换的拟合精度更高。
matlab 代码 模型 预测 求解
说明:任何类型的植物,可不只由控制是指集成商、 拆分器或相称性常数的但也通过定义规则,这取决于可以采取作为变量来考虑,在大多数情况下,错误和时间变化的值。 在一个系统中规则的执行情况可能不只分别执行通过定义的规则之中,但也通过模糊逻辑,其中 fusifican 的输入和输出值的形式每一集的履历和后果集...
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说明:可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,多抽样率信号处理,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,包括数据分析、绘图等等,采用热核构造权重,具有丰富的参数选项。
回归 算法 程序 Lasso 正则 问题 Lars
说明:基于欧几里得距离的聚类分析,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码,MinkowskiMethod算法 ,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,关于超声波倒车雷达测距的,与理论分析结果相比。
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