说明：问题模型： （1） 背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 （2） 背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标

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说明：有均匀线阵的CRB曲线，这个有中文注释，看得明白，一种噪声辅助数据分析方法,GPS和INS组合导航程序，music高阶谱分析算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。

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说明：IAPWS_IF97(FUN,IN1,IN2) 是 27 功能水属性及其衍生物，基于属性的水和蒸汽的国际协会 (http://www.iapws.org )。热力学、 流体力学和非线性建模经常需要热力学的衍生品，因此 IAPWS_IF97 可以计算大多数属性衍生物作为函数的压力和焓值，例如： dT...

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说明：PLS部分最小二乘工具箱,这个有中文注释，看得明白，能量熵的计算，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，是本科毕设的题目。

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说明：应用背景主要针对图像分割的谱聚类算法，能够快速有效地实现常用图形的聚类分析。结合区域颜色信息和位置信息重新构造的权值矩阵，用于彩色图像分割。关键技术Ncut谱聚类算法、Ncut 方法把整幅图像看作一幅带权无向图 ,图像 中每一个像素对应了图中的一个节点 ,边上的权值代 表像素之间的近似关系 。

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说明：%mmain.m  主函数 %flg=1为‘传统型’ flg=2为‘乐透型’k/m方案 flg=3为‘乐透型’k+1/m方案 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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说明：先修改一下输入图片的路径即可运行。一个很简单的灰度图像转二值图像的代码，报纸印刷就采用了类似的技术。原理也比较简单，但是结果还挺有意思的。大家看一下就明白了

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说明：旋转机械二维全息谱计算，计算加权加速度,BP神经网络的整个训练过程,这个有中文注释，看得明白，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

说明：是小学期课程设计的题目，进行逐步线性回归，对于初学者具有参考意义，这个有中文注释，看得明白，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，是本科毕设的题目。

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说明：LBER和LMS算法的功能仿真，图形象地描绘出了两种自适应算法随着单个信号传输的收敛过程，直至系统达到稳定状态。从图中看到LMS算法的收敛速度小于LBER算法并且达到稳态时的系统误码率远大于LBER算法。因此论文分析的自适应最小误码率多用户检测算法比自适应最小均方误差多用户检测算法性能优良

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