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  1. singularitydetection

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  2. 提出一种两阶段的奇异点检测方法。将指纹图像分块,求出各块的方向构成块方向图,并在块方向图的基础上利用邻域方向的分 布分析结合改进的Poincare Index方法来确定奇异点所在的候选区域,对候选区域中的像素再通过计算局部方向变化率来确定奇异点的精 确位置。将此方法用于对FVC2004 DB1_A指纹数据库的图像,实验结果表明这种方法对指纹图像中的噪声有很好的鲁棒性,并且计算简 单快速,易于实现。 -A two-phase singularity detection. Finge
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2015-12-11
    • 文件大小:123632
    • 提供者:李辉艳
  1. Ex1

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  2. 模式识别某次课程的作业,完成了高斯分布下的两种贝叶斯分类器,以及非参数的K近邻、Parzen窗方法,采用UCI机器学习数据库中的某些数据作为样本,使用交叉验证方法确定参数-Pattern recognition of a particular course work, completed under the two Gaussian Bayesian classifier, and the non-parametric K-nearest neighbor, Parzen window meth
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:1138796
    • 提供者:libo
  1. l

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  2. 。基于此本文提出一种利用Microsoft Access数据库实现VB与Matlab数据交换的方法,在程序设计中可充分利用两种软件的优势,可以大大缩短软件开发周期,为 含复杂数学计算的可视化软件设计提供了一种可选的方案。-A new method is proposed in this paper to realize data communication between VB and Matlab based on Microsoft Access. It provides a g
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-16
    • 文件大小:66393
    • 提供者:
  1. Cluster_DBSCAN

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  2. DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值。DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-14
    • 文件大小:3276289
    • 提供者:闫鑫
  1. tree

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  2. 二叉树是一种重要的非线性数据结构,直观地看,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构,很象自然界中的树那样。树结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示。树在计算机领域中也得到广泛应用,如在编译源程序如下时,可用树表示源源程序如下的语法结构。又如在数据库系统中,树型结构也是信息的重要组织形式之一。一切具有层次关系的问题都可用树来描述。满二叉树,完全二叉树,排序二叉树。   后序遍历是二叉树遍历的一种。后序遍历指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子
  3. 所属分类:Data structs

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:794
    • 提供者:郭深夜
  1. 数据(1)

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  2. DEAP 数据库 EEG_feature.txt 包含了1216个脑电信号样本的160维特征,每行为一个样本,每列为一种特征。特征从左至右分别是每个脑电电极的theta(1-32列)、slow alpha(33-64列)、alpha(65-96列)、beta(1-97128列)、gamma(129-160列)波段的脑电特征。 subject_video.txt 包含了1216个脑电信号对应的32名被试和38段视频信息,其中包含两列。第一列是对应的被试编号,第二列是对应的视频编号。 EEG_
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2020-04-06
    • 文件大小:2238464
    • 提供者:larrygaga
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