搜索资源列表
image
- 应用matlab或VC语言编制图像处理软件,软件功能如下: 一、实验类型 1. 读入图像,并对灰度图像或彩色图像进行显示,对彩色图像可以转化为灰度图像;(8学时) 2. 对读入的图像可以实现减小和提高图像分辨率的功能(16学时) 3. 计算灰度图像的直方图并进行显示,讨论不同图像灰度分布的直方图特征(16学时) 4. 对上述图像进行直方图均衡化处理,分析直方图均衡化的处理结果;(16学时) 5. 对给定的彩色图像,显示其R、G、B三分量图像的噪声图像及H、S、I三分量完成
zuijinlinfenlei
- 我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本实验采用PCA(主成分分析)方法,利用K-L变换和奇异值分解原理实现。并分别采用最近邻法分类器得出它们的成功率。-We use face recognition software and the MATLAB Statistics recognition rate. The present study, PCA (principal component analysis) method, using KL transform and sin
Wave-Analysis-Toolbox-1.1.21
- 小波分析工具箱是一个包中的m文件和可执行程序的理论和实证统计分析。-The Wave Analysis Toolbox is a package of MATLAB m-files and executable routines for empirical and theoretical statistical analysis of cycle
xinzhangxingtaixuexing2
- 背景:快速的将心脏按其特征进行聚类可为后续统计分析和研究带来很大的便利.系统聚类法是将样品或变量按照其性质上的亲疏相似程度进行分类的一种多元统计方法.目的:提出用主成分一聚类分析的方法来描述心脏形态学形状并进行分类,对中国健康成年人的心脏X射线测量的各项指标进行综合评价.方法:搜集了36例健康成年人的胸片,并用MxLiteView软件手动测量了每幅胸片中代表心脏形态学形状常用的10个指标,用Matlab软件对测量指标进行主成分分析,然后对提取出的主成分进行聚类.结果与结论:主成分分析后提取出3个
myPCA
- pca 人脸识别算法,主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间.-pac faces dectect for matlab
matlab-code
- 边缘检测法和阈值分割法,是图像分割技术应用中两项重要的方法。本文介绍了图像边缘检测和阈值分割的一般原理、典型算法以及研究现状。本文针对边缘检测算子和几种阈值分割技术进行了详细讨论。针对火柴根数统计和钢筋根数统计两个实验,在详细分析检测原理的基础上,编写了相应的实验并给出了实验结果。-Edge detection and thresholding method, image segmentation is an important technology in two ways. This arti
ICA
- 此为进行独立成分分析(ICA)的matlab代码,盲源分离(BSS)是指在不知源信号和传输通道的参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。这一过程又称为独立成分分析(ICA)。-This is the independent component analysis (ICA) of the matlab code, Blind Source Separation (BSS) is not knowing the source signal and tran
Boole
- Boole矩阵生成 模糊统计 模糊数学 聚类分析(Boole fuzzy Fuzzy Mathematics)
GLCM
- 模式识别,纹理分析,灰度共生矩阵,统计图像的灰度共生矩阵进行纹理分析(Pattern recognition, texture analysis, gray level co-occurrence matrix, Texture analysis based on gray level co-occurrence matrix of statistical image)