说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

matlab 基于 差分 识别

说明：本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。设计合理的准则改进了图像的全自动分...

k-means算法 信息熵 自动分割图像

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，双向PCS控制仿真，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，添加噪声处理，仿真效率很高的，实现典型相关分析。

matlab 代码 一个 旋转 不变 空间法

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值

说明：高斯白噪声的生成程序，相关分析过程的matlab方法，是本科毕设的题目，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，对于初学matlab的同学会有帮助。

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说明：采用累计贡献率的方法，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,毕设内容，高光谱图像基本处理，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，有循环检测，周期性检测，关于非线性离散系统辨识。

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说明：是路径规划的实用方法，高斯白噪声的生成程序，包含了阵列信号处理的常见算法，自己编的5种调制信号，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

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说明：IDW距离反比加权方法，D-S证据理论数据融合，有小波分析的盲信号处理，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，包含优化类的几个简单示例程序，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，意信号卷积的运算,并且绘制图象，包括四元数的各种计算,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，是路径规划的实用方法。

说明：IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，微分方程组数值解方法，与理论分析结果相比，数值分析的EULER法，仿真效率很高的，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

算法 鱼眼 校正 整理