说明：我的项目是来自视频监视行人的检测。在这里我使用光流的方法。光学流动是图像中的对象的表观速度的分布。通过估计光流视频帧之间，你可以测量中视频对象的速度。一般情况下，移动相机更接近的对象将显示更明显的运动比远处的物体，都是以相同的速度移动。

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说明：给定函数表 xi 0.125 0.250 0.375

说明：有详细的注释，随机调制信号下的模拟ppm，可以动态调节运行环境的参数，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,GSM中GMSK调制信号的产生，均值便宜跟踪的示例。

说明：详细画出了时域和频域的相关图，多抽样率信号处理，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是机器学习的例程。

说明：利用了2层BP网络的各种train函数得到了 不同的函数逼近效果。其中，建议诸位采用trainlm作为训练函数，收敛速度快，效果好。bp网络第一层传输函数选择0-1之间，而第二层采用2500，目标误差设为10，初始学习率设为

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说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，抑制载波型差分相位调制，matlab小波分析程序，包括广义互相关函数GCC时延估计，用于时频分析算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

说明：使用混沌与分形分析的例程，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，时间序列数据分析中的梅林变换工具，是机器学习的例程，毕业设计有用，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。

说明：所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模...

说明：利用bp神经网络建立汽油样本值及其辛烷值之间的数学模型，并对数学模型的性能进行评估。经过训练后得出具体的预测结果，并显示出详细信息。