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matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
work_for_pattern_recognition
- 通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract efficient features, designed to
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
RBFyuanchengxu
- 在RBF神经网络学习过程中，I出F神经元先计算输入与中心之间的距离，然 后再对这一距离进行某种非线性变换。输出层和隐藏层分别完成不同的任务，这两层学习的策略也不相同。输出层是对线性权进行调整，采用的是线性优化策略， 因而学习速度较快。而隐藏层是对传递函数的参数进行调整，采用的是非线性优 化策略，因而学习速度较慢。 RBF算法选用高斯函数作为隐藏层传递函数时，由隐藏层来实现从 x哼R，(x)的非线性映射，由输出层来实现从R,(X)--->y。的线性映射。-In the R
IIR
- 利用MATLAB仿真软件系统结合双线性变换法设计一个数字巴特沃斯高通IIR滤波器-The use of MATLAB simulation software system with bilinear transformation method to design a digital Butterworth high-pass IIR filter
linear-convolution-code
- 用C++语言编写的线性卷积代码。可用于小波变换及其它图像应用。-The linear convolution code written C++ language. Can be used for the wavelet transform and other image applications.
Enhancement-Based-on-Visual-Property
- 常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整 体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞 感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度 对数变换 并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯 模型来调整亮度图像的局部对比度 最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该
88730834
- 进一步讨论了微分变换矩阵的性质, 指出了变系数线性齐次微分方程组, 通过因变量变换化为常系数线性齐次方程组的充要条件()
k_means
- 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。(It is a statistical method. Through orthogonal transformation, a set of variables that can be correlated can be transformed into a group of linearly irrel