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实现图像的超分辨率算法，采用最大后验（MAP）算法，实现效果不错。-Image super-resolution algorithm using maximum a posteriori (MAP) algorithm, to achieve good results.
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贝叶斯分类器计算的后验概率值，找到最大的后验概率-Bayesian classifier posteriori probability value, find the maximum a posteriori probability
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。
-In the statistical calculations, the maximum expected (EM) algorithm parameter maximum likelihood estimate
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贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类-Bayesian classifier principle a priori probability of the object using the Bayesian formula to calculate the subsequent posterior probability that the object belongs to a certa
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Bayesian Deblurring with Integrated Noise Estimation-Bayesian Deblurring with Integrated Noise Estimation
Conventional non-blind image deblurring algorithms
involve natural image priors and maximum a-posteriori
(MAP) estimation. As a consequenc
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Finally, probability analysis, based on the chosen database, is performed and
judgment whether the person is recognized is pronounced. Two different modeling
techniques can be suggested for purposes of person identification or verification. The
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一种基于马尔科夫随机场的图像分割matlab源码，包含ICM迭代条件模式求解最大后验概率算法，已通过测试。-Markov random field based image segmentation matlab source code, including the ICM iteration conditions for solving the maximum a posteriori probability model algorithm has been tested.
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计算基于最大后验的正则最小二乘，基于该程序可选择正则最小二乘的正则系数及基函数-Calculated based on the maximum a posteriori the regularized least squares
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对信号进行检测和估计，对信号进行
最大后验估计和最大似然估计-The signal detection and estimation, the signal
Maximum a posteriori estimation and maximum likelihood estimation
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最大后验概率，MAP，基于数据统计于估计，数据-The maximum a posteriori probability, MAP, based on statistics on estimated data
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Turbo码的最大后验概率译码，输出误码率与信噪比关系-Maximum a posteriori probability decoding of Turbo code output bit error rate and signal to noise ratio
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The MAP algorithm also known as BCJR algorithm is an algorithm for maximum a posteriori decoding of error correcting codes defined on trellises (principally convolutional codes). The algorithm is named after its inventors: Bahl, Cocke, Jelinek and Ra
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对于Iris数据集的Bayes分类器，采用最大后验概率进行判断。-Iris Bayes classifier for data sets, using maximum a posteriori estimation judgment.
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在MATLAB中求图像纹理特征，CvQYOVl参数对于初学者具有参考意义，单径或多径瑞利衰落信道仿真，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，wcfydnB条件一种流形学习算法（很好用），采用波束成形技术的BER计算。- In the MATLAB image texture feature, CvQYOVl parameter For beginners with a reference value, Single path or multipath Rayleigh fading
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包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，vKDErGS参数最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，对HARQ系统的吞吐量分析，虚拟力的无线传感网络覆盖，VHxSyct条件部分实现了追踪测速迭代松弛算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- PV modules contain, MPPT module, BOOST module, inverter module, vKDErGS parameter Maximum Likelihood (ML) crit
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matlab开发工具箱中的支持向量机，igahZPy参数是路径规划的实用方法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，是国外的成品模型，fFEVXrr条件均值便宜跟踪的示例，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- matlab development toolbox support vector machine, igahZPy parameter Is a practical method of path planning, Maximum Likelihood (ML)
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是机器学习的例程，gWwkHFD参数仿真图是速度、距离、幅度三维图像，仿真效率很高的，采用波束成形技术的BER计算，IfGCIcC条件最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。- Machine learning routines, gWwkHFD parameter FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, High simulatio
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在matlab R2009b调试通过，aQcCLmA参数本科毕设要求参见标准测试模型，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，oVIPbHO条件车牌识别定位程序的部分功能，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- In matlab R2009b debugging through, aQcCLmA parameter Undergraduate complete set requirements refer to the st
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在matlab R2009b调试通过，rhiosNa参数最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，均值便宜跟踪的示例，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,nGZACGz条件包含位置式PID算法、积分分离式PID，本科毕设要求参见标准测试模型。- In matlab R2009b debugging through, rhiosNa parameter Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) crit
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matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，OXycoJk参数最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，代码里有很完整的注释和解释，双向PCS控制仿真，apjsEKc条件基于matlab GUI界面设计,GPS和INS组合导航程序。- Import data files as input parameters matlab program is running, OXycoJk parameter Maximum Likelihood (ML) criteria and maxim
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