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segmentation
- 关于前景背景分离的论文集，内容涵盖了很多方面，从差分，到高斯分布，到codebook-Background on the prospects of separation proceedings, covers many aspects, from the differential to the Gaussian distribution, the codebook, etc.
matlabfun
- 信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律 压缩/扩张 dpcm
Finite_Difference_Beam_Propagation_Method
- 采用有限差分方法模拟计算高斯光束在自由空间传播过程。-Simulation using the finite difference method of Gaussian beams in free space propagation.
P_GMM
- 用于背景差分的高斯混合建模，实现运动目标检测，c++源码可编译执行-Difference of Gaussian mixture for the background model for moving object detection, c++ source code can be compiled implementation
0-9(Speech-Recogenition)
- 用matlab仿真0到9十个数字的语音识别 1、对语音的WAV文件和LAB文件进行处理，产生十个文件，每个文件对应于一个数字，存贮着该数字的波形文件。（shujuzhengli.m） 2、分别利用上面十个文件训练出十个HMM模板，具体方法是：首先将语音的波形文件分帧，以128个点为一帧，帧移为64，每一帧通过mfcc.m计算出13个系数，随着波形的长度不同，一个语音文件可以计算得到13*N个系数，截取13*15的矩阵（mfcc系
Canny
- 采用Canny算法进行边缘检测。1用高斯滤波器平滑图像。2用一阶偏导的有限差分3对梯度幅度进行非极大值抑制。4用双阈值。5采用高斯平滑函数-Canny edge detection algorithm used. A smooth image with a Gaussian filter. 2 with the first-order partial derivatives of the finite difference gradie
CannyDetc
- canny边缘检测算子，用高斯滤波平滑图像，再用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。-canny edge detection operator, smooth image with a Gaussian filter, and then the first order partial derivatives of the finite difference to calculate the gradient magnitude
4
- 插值的函数 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 Sub
Gaussian-modeling-approach
- vc++和opencv,运用高斯建模的方法对场景进行背景建模，背景差分。从而检测出运动的物体，如机动车辆、行人，烟火等。-vc++ and opencv, using the method of Gaussian modeling scene background modeling, background difference. To detect moving objects, such as motor vehicles, pede
harry-corner-detection
- harry角点检测c++源代码，利用差分算子对图像进行滤波，对Ix2/Iy2/Ixy进行高斯平滑，以去除噪声，计算角点量，进行局部非极大值抑制以获得最终角点-harry corner detection c++ source code, the use of differential operators on image filtering, Gaussian smoothing of Ix2/Iy2/Ixy to remove noi
1
- 扩频信号FSK调制与差分解调仿真，包含电路图设计，莱斯噪声，瑞丽噪声，高斯噪声信道分析-Spread spectrum signal FSK modulation and demodulation simulation difference, including circuit design, rice noise, ruili noise, gaussian noise channel analysis
object-detect-and-recogonise
- 以混合高斯模型为基础，利用背景差分法获得目标图像并有阴影检测的方法进行目标检测-The Gaussian mixture model based on the use of the background difference method to obtain the target image and a shadow detection method for target detection
YCbCrGauaaModel
- 利用基于YCbCr空间的高斯模型建立背景，并实时更新，通过背景差分法检测出道路中的运动车辆目标，效果较好。-Gaussian model based on the YCbCr space is used to establish the background, updating in real time. Then background subtraction method is used to detect the target o
detect
- 使用背景差分法，采用了高斯滤波法对其进行平滑，然后将视频的第一帧作为背景，其次，对去噪后的图像做帧与背景间的差分运算，再利用阈值分割，将运动目标从背景中提取出来-Using background subtraction, using the Gaussian filtering method was used to smooth, then the first fr a me of the video as a background,
leaves-bass-algorithm
- 这是一个贝叶斯独立分量分析(ICA)算法的线性瞬时混合高斯噪声模型和添加剂。解决问题的是ML-II推论,即资源的整合在发现源后和噪声协方差矩阵和混合了最大化的边际似然。充分统计量的估计平均场或变分理论和线性响应修正或通过自适应平均场理论水龙头。平均场方程,解决了信仰传播法的或连续的迭代。-This is a bayesian independent component analysis (ICA) algorithm of instan
MATLAB
- 用有限差分模拟高斯脉冲在自由空间传播，运行该脚本，你会得到一个表面，它是由脉冲在1微米的步骤传播。 -Using the finite difference simulation of Gaussian pulse propagation in free space, run the scr ipt, you will get a surface, it is spread by the pulse in steps of 1 mi
gaussian-filters
- 非线性问题的高斯滤波,包含了贝叶斯递归滤波、高斯-厄尔米特滤波、中心差分滤波、混合高斯滤波等先进滤波方法-Gaussian filters for Nonlinear filtering problems
CvPixelBackgroundGMM
- 一种基于混合高斯背景建模算法的运动目标检测背景背景差分源程序-code of mixture Gussian Backgrand Modeling
edge
- 采用Canny算法进行边缘检测。主要包括以下几个步骤：1、用高斯滤波器平滑图像。2、用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向。3、对梯度幅值进行非极大值抑制。4、用双阈值算法检测和连接边缘。5、采用高斯平滑函数-Using the Canny edge detection algorithm. Include the following steps: 1, smooth image with a Gaussian filter. 2,
mixture_of_gaussians
- 基于混合高斯背景建模的背景差分视频目标检测方法。matlab代码-Video target detection method based on Gaussian mixture background modeling background difference. matlab code