说明：粒子群优化算法 (PSO) 是进化计算由坚尼地介绍该地区的一个新分支 和埃伯哈特在 1995 年 [8]。PSO 易于实施和经验主义地好上很多优化执行已验证 问题。由于在求解无约束的优化问题的粒子群成功，PSO 也逐渐 在过去几年获得高阶警察的注意。建议动态的多群梁和 Suganthan [9...

matlab 模拟 优化 粒子

说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

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说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法

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说明：FastICA算法是基于非高斯性最大化原则得到的一批处理算法。峭度和负熵都可以作为非高斯性的度量。

基于峭度fastica 基于峭度ICA 峭度最大算法 峭度 最大熵

说明：应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...

matlab 图像 基于 拼接 特征 匹配

说明：贝叶斯网络结构学习的K2算法。在确定有节点序的情况下，依据K2评分函数，从空图开始加边，每加一条边，计算当前网络的K2评分，若评分高于之前的，则加上这一条边，否则就不加。因为这是在节点序已定的情况下学的，不需要转边。然后再执行减边操作，一次减边，若得分增高，则删去当前边，否则不删。

matlab 网络结构 学习 算法

说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

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说明：单高斯背景建模 多高斯模型检测运动目标 运动检测 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 以上三个文件夹。附带视频资料，实现图像目标的检测，为下一步做目标跟踪，做铺垫，需要的同志们可以下来试运行和参考~

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说明：这包含电磁波散射的 matlab 程序的代码。这个 matlab 代码生成 1 D 高斯频谱的高斯随机粗糙表面。它用于在 matlab 中的电磁波仿真。

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