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li5-23
- 使用函数wbmpen获取小波去噪阈值,然后使用函数wbmpen实现信号去噪-Use function wbmpen threshold for wavelet de-noising, and then use the function wbmpen for signal denoising
BP-neural-network_c
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数： 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层
OSTU
- Otsu-最大类间方差matlab代码 通过求模板和子图像的互相关函数的最大值来确定目标的中心位置；再在目标的感兴趣区域内（ROI）进行基于最大类间方差（OSTU）算法的自适应阈值分割，以检出并统计缺陷；进而判别其合格与否。 -the Ostu method is much faster and more efficient than the fuzzy cluster method.
Corner-Detection-Harris-Algorithm
- 摘要提出了一种改进的Har“s角点检测方法。该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后，利用双掩膜来定 义进行非极大值抑制的局部范围，结合K均值聚类方法进行非极大值抑制，若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定 条件，则将该像素点定义为角点。实验结果表明，该方法无需进行阈值选择，提高了角点检测精度。-Abst旧ct An improved harris_based comer detection methOd is presented in the paper． Firstly，th
otsu111
- Otsu算法步骤如下： 设图象包含L个灰度级(0,1…,L-1)，灰度值为i的的象素点数为Ni ，图象总的象素点数为N=N0+N1+...+N(L-1)。灰度值为i的点的概率为： P(i) = N(i)/N. 门限t将整幅图象分为暗区c1和亮区c2两类，则类间方差σ是t的函数： σ=a1*a2(u1-u2)^2 (2) 式中，aj 为类cj的面积与图象总面积之比，a1 = sum(P(i)) i->t, a2 = 1-a1 uj为类cj的均值，u1 = sum(i*P(
epidemic_size
- 这个函数是用来估计的流行病传播阈值。利用模型是S.I.R.- The function is used for estimating epidemic thresholds，used S.i.r.model.
mygraythresh
- 最佳阈值分割，自己编写的程序代码！和自带的函数的结果一样-The optimal threshold segmentation, write your own code! And the results of the function comes
RepairImage
- （基于MFC)读取一幅有缺损的图像，针对不同图像设置阈值获得Mask，在通过OpenCV的cvInpaint函数修复图像，修复时间短，修复效果较好。（包含测试图像）-(Based on MFC) read a defect image, set the threshold for different images to obtain the Mask, repair image through of OpenCV cvInpaint function, short time to repair,
bp_sin
- 带阈值的三层BP神经网络，包括输入层，隐层，输出层。实现sin函数功能。-The BP neural network, including input layer, hidden layer and output layer, with a threshold value,can realize the sin() function.
ImgProcess2009-05-14
- 这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块： 图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示 图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸 图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割， 图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声 图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二
image-segmentation-
- 1.read_mpeg.m把mpg格式的视频存为一帧一帧的jpg格式的图像 2.im_fg_y.m是对文件进行阈值分割，可以自动读取图片并分割图像，显示效果。必要时可以做成函数用plc.m调用一次对多幅图片进行处理。 3.im_fg_b.m是对图像利用canny算子进行边缘检测，用于分析与显示。同样可以做成函数来调用。 4.pcl.m是对图像文件批处理，一次可以读入多幅图像，处理后再存储。 5.pcl1.m是调用边缘检测函数对一组图像进行分割并保存。
matlab
- matlab图像二值化自适应阈值法,不用matlab自带函数-matlab image binarization adaptive threshold method
fisher1
- 这是模式识别中常用的Fisher分类准则的函数，适用于样本类别为两类的情形。返回值是最佳投影方向和投影后的分类阈值。-This is a function of pattern recognition used Fisher classification criteria applicable to the category of the sample for the two types of situation. The return value is the best projection
Hhhoopfild1o
- Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 与N个输出阈值θjjj的设计，使的: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆 -Hopfield network- specializes in the associat
edge
- 采用Canny算法进行边缘检测。主要包括以下几个步骤：1、用高斯滤波器平滑图像。2、用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向。3、对梯度幅值进行非极大值抑制。4、用双阈值算法检测和连接边缘。5、采用高斯平滑函数-Using the Canny edge detection algorithm. Include the following steps: 1, smooth image with a Gaussian filter. 2, first-order partial derivative
xiaobo_matlab
- 用不同的函数求得阈值进行消噪，希望对大家有用-The threshold denoising obtained with the different functions the hope that useful
ecg1
- birge-massart算法计算阈值 基于小波函数分解的心电信号去噪-the algorithm calculated threshold birge-massart ECG denoising based on wavelet function decomposition
ecg2
- 自适应阈值选择 基于小波函数分解的心电信号去噪-the algorithm calculated threshold birge-massart ECG denoising based on wavelet function decomposition
TwoDZuiXiaoFuzzyEntropy
- 基于二维直方图的最大模糊熵阈值图像分割，相比于一维最大模糊熵，分割效果更好。隶属度函数采用S函数-Based on two-dimensional histogram maximum fuzzy entropy threshold image segmentation, compared to one-dimensional maximum fuzzy entropy segmentation better
TDS
- 基于模糊粗糙集的二维直方图阈值图像分割方法，隶属度函数采用S函数-Membership function based on fuzzy rough set of two-dimensional histogram threshold image segmentation method, using the S function