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selfCorrelationInRandomization
- 产生零均值单位方差高斯白噪声的1000个样点,估计随机过程的自相关序列-units have zero mean Gaussian white noise variance to the 1,000-point, it is estimated that the random process autocorrelation sequence
IMPROVEDHARRISCorner
- 经典的Harris角点检测算法经过改进的VC代码，可以用来提取灰度图象的特征点，用于匹配，运动估计，光流计算，形状分析等。-classic Harris corner detection algorithm improved VC code, Gray can be used to extract image feature points for the match, motion estimation, optical flow, s
IMPROVEDSUSANDETECT
- 经典的SUSAN角点检测算法经过改进的VC代码，可以用来提取灰度图象的特征点，用于匹配，运动估计，光流计算，形状分析等。- The classical SUSAN vertex examination algorithm after the improvement VC code, may use for to withdraw the gradation image characteristic point, uses in to
jiyinjiance20070407
- 1. 对给定语料估计其基音周期。 要求用MATLAB语言实现有关基音检测算法，并给出检测结果。2. 实验语料：aoYiSheng.raw 发音：“茅以升”；时长0.9s；采样率：8kHz；量化精度为16bits/sample；数据格式 LSB,MSB分析帧长:20ms(160样点)总帧数：45-1. Corpus right to set its estimated Pitch. Asked to use MATLAB the
selfCorrelationInRandomization
- 产生零均值单位方差高斯白噪声的1000个样点,估计随机过程的自相关序列-units have zero mean Gaussian white noise variance to the 1,000-point, it is estimated that the random process autocorrelation sequence
MWINDOW
- 计算七类窗函数并给出归一化对数幅频曲线 产生了一个实验数据test，该数据是128点复序列，用于功率谱估计-Calculation of seven types of window function and gives normalized logarithmic amplitude-frequency curves of experimental data resulted in a test, the data is 128-p
H.263H.263+
- 本文对 H.263/H.263+视频编解码系列的基本原理、系统结构和压缩方法等做了简 要分析，并对运动估计方法作了算法上的改进，提出了一种提前预测运动矢量分级搜索 的方法，该算法搜索点少，运算量小，精度也比较高。在此基础上，以H.263/H.263+视 频编解码算法为核心，结合Winsock编程和多线程处理等技术，在局域网内实现了基于 PC机的图像实时传输。另外，结合TI公司的高性能定点处理芯片TMS320C6416的
A_Fast_Fractional_pel_Motion_Estimation_Algorithm_
- 这是一篇讲述运动估计中快速亚像素运动估计算法的文章，其中利用相邻匹配点匹配误差值减少待检测匹配点的方法有效地提高了算法的速度。-This is a fast motion estimation on the sub-pixel motion estimation algorithm of the article, in which the use of adjacent match points to reduce the matchi
lubangxingdetuxiangpinjie
- 图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图 像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换 矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配. -Image mosaic is the core of image registration. Make an accurate
yaxiangsu
- 双向亚像素运动估计算法，具体步骤如下： (1) 进行整像素精度的双向运动估计； (2) 以(1)得到的运动矢量所指向的像素点为中心，内插1/2像素点，再进行双向运动估计； 依此类推，直到得到所需的像素精度为止。 -Bi-directional sub-pixel motion estimation algorithm, concrete steps are as follows: (1) for the whole tw
tongjifenxi
- 利用matlab编程进行参数检验，点估计，区间估计，以及非参数检验-Using matlab programming parameter testing, point estimation, interval estimation, as well as non-parametric test
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- 摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法
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- 摘 要 盲图像恢复的主要困难是信息不足，而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的法、 法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大，针对上述方法的不足，文章提出了一种恢复图方法有图像的新算法，它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中，巧妙地利用了最陡梯度法和 共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像，可以明显地改善图像的质量，实验结果证明，在对模糊操作没有严格限制的情况下，仍
C-CDocument
- 对混沌时间序列相空间重构C—C方法的三点不足，提出了一种基于改进的C-c方法的 确定曩优时延与嵌入窗的新算法．在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数， 合理选择试参数，能在不严重损失估计精度的前提下，大大加快计算速度。在理论分析的基础上， 用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构，仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确， 对最优嵌入窗的选取更可靠。-Of chaotic time series pha
MaximumAPosteriori
- 在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher 方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。 -In statistics, the maximum a posteriori (English
RVM_matlabToolBox
- 相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好
1 normal_estimation
- 对所有输入点云数据集中的点估计一组表面法线(A set of surface normals is estimated for all points in the input point cloud dataset)
13.信源数估计MDL算法MATLAB程序
- 基于MDL的信源数估计算法，直接点开文件就可以运行(Source number estimation algorithm based on MDL)
光流法运动估计OpticalFlow
- 利用openCV，首先得到图像中的强边界作为跟踪的特征点，调用函数，输入两幅连续的图像，并在第一幅图像里选择一组特征点，输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把结果过滤，去掉不好的特征点。把特征点的跟踪路径标示出来。(Using openCV, we use goodFeaturesToTrack function to get strong edges in the image as the feature point tracking
k-近邻点估计点云法向量
- 利用matlab实现k-近邻点估计点云法向量求解，(Matlab is used to solve the normal vector of k-nearest neighbor point cloud.)