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MSK信号的数字解调新方法
- 近年来通信信号的数字解调技术引起了人们的广泛关注, 本文根据M SK 信号的数学特征, 提出了一种基于MSK 信号特殊点FFT 的实部或虚部比较判决的方法来实现M SK 信号的数字解调。推导了在高斯白噪声背景下该方法的误码情况。计算机仿真结果表明该算法是简单、有效的。与传统的M SK 最佳解调方法相比本算法对载波频偏不敏感, 可以应用于一些通信侦察和截获的场合。
Average-model
- 用平均背景法去除背景，算法思想比混合高斯模型和codebook模型简单，适合提取背景变化较小的场景。用中值滤波去除掉产生的椒盐噪声-Average method to remove the background with the background, the algorithm thought codebook than the Gaussian mixture model and a simple model for extraction of small changes in backgr
background-subtraction
- 背景高斯建模 能够很好的实现车辆的检测，可以用于与其他算法的比较-the Background Subtraction for the vehicle detection
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, pedestrians, fireworks, etc.
IP
- 1）8位和24位bmp文件的打开，保存，自动判别文件类型并进行相应的设置。 2）对同一副bmp图像的多视图显示，包括：一般图像视图，直方图视图(支持彩色)， 图像属性视图，24位bmp的RGB各分量视图。 3）各种卷积核的滤波操作。包括：拉普拉斯二阶微分算子，LoG算子， 高斯平滑算子，sobel垂直/水平边缘增强算子，sobel边缘强度算子，两种 不同半径的圆形滤波器，另外canny边缘检测算子也可以在程序中使用。 4）8位24位bmp图像之间的相互转化。 5
detection_and_estimation_with_noise_in_DSSS
- 描述了在高斯白噪背景下，对直扩信号进行检测所采用的方法和仿真流程。-Describes the Gaussian white noise in the background, on the Direct Sequence Spread Spectrum Signal detection methods and simulation process.
houghlinedetect
- hough 变换实现直线检测 在噪声服从高斯分布的背景中构造信噪比为2、长度为34像素的目标线段；在找出线段所在直线后，在采用固定长线段滑动的方法，确定线段的起始点，最终确定线段的确切位置。-hough transform line detection in the noise to obey Gaussian distribution of the background-noise ratio for the structure 2, with a length of 34 pix
gauss-backgrounds
- 本程序可以进行视频的动态提取背景，使用的是高斯模型使用前请配置好opencv环境。希望对大家学习人脸检测有所帮助-This procedure can extract the dynamic video background, using a Gaussian model configured before use opencv environment. We would like to learn helpful Face Detection ...
KdistributionandGaussianclutter
- K分布和高斯杂波复合背景下的相干雷达目标检测-K distribution and Gaussian clutter in the context of complex coherent radar target detection
OptimumThrsholding
- 编写实现最优阈值方法。假设目标和背景的分布为高斯分布。程序的输入参数根据公式要求而定。将得到的值作为程序输入的参数，对图像进行分割。-Preparation methods to achieve the optimal threshold. The assumption that the distribution of the target and background for the Gaussian distribution. Procedures in accordance with th
hough
- 在噪声服从高斯分布的背景中，采用固定长线段滑动的方法，用Hough变换来实现对弱线段的检测。-With the Hough transform to achieve the right detection of the weak segment
MIMO pd
- MIMO雷达是最近几年兴起的一种新体制雷达，能够有效地克服目标RCS闪烁，本程序模拟仿真了MIMO雷达在高斯噪声背景中的检测性能以及恒虚警检测的性能。-MIMO radar is the rise in recent years, a new system of radar, which can effectively overcome the target RCS flashes, the process simulation of the MIMO radar detection Gauss
mixtureofgaussians
- 混合高斯模型用于背景的提取，不错，混合高斯模型用于背景的提取
single_gaussian
- 单高斯建立背景算法，此算法经过试验验证，在稳定背景下使用效果很好。-Single-Gauss to establish the background algorithm, this algorithm is tested and verified, in a stable context, the use of good results.
Backgroundtiqu
- 基于OPENCV的背景建模，采用高斯建模，对运动目标进行检测-OPENCV based background modeling, Gaussian modeling, target detection in sports
dianyong
- 对含高斯噪声背景下的电泳信号进行消噪，在信号检测中有很好的参考价值。-signal denoising
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- 在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降 分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生“拖尾”现象 不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和“拖尾”现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的
CG11
- 基于高斯的背景建模，更改文件路径，载入AVI视频，运行，出现3个窗口，分别为视频、背景模型和前景-gmm
MovDetect
- 基于复杂背景，单运动目标的检测，原始混合高斯模型背景更新与检测-Based on complex background, a single moving target detection, the background of the original Gaussian mixture model updated with the detection
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.