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搜索资源 - probability density
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Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.-Mean Shift the conc
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关于概率密度函数的分类，以及其加减乘除的关系，英文资料。数学公式多。-Probability density function about the classification, as well as its relationship Math & English languages. Many mathematical formula.
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L3_1.m: 純量量化器的設計(程式)
L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式)
L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式)
L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式)
gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式)
gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式)
LBG.m: LBG訓練法(函式)
quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式)
VQ.m: 向量量化(函式)
L3
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提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区
YC C
r b
域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度
)
(
信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几
形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向
PCA PCAED
( )
何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确
的人
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采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。-The use of height and weight data as the characteristics of the assumption that the two were related or not related to the normal distribution probabilit
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利用支持向量回归进行概率密度估计，从而计算信息熵-The use of support vector regression for probability density estimation, in order to estimate the information entropy
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虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题其中最主要的问题是需要用大量的样本数量能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter can be used as an effective means to solve the SLAM problem, but the algorithm still exist some problems in which the most important issue is the
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虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
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虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
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虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
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提出一种人体运动跟踪算法,从无关节标记的单目视频中获取人体运动1 利用一个带外观模板的人体关节
模型,通过学习得到的运动模型及基于外观模型的相似性计算,巧妙地利用粒子滤波的概率密度传播策略鲁棒地跟
踪普通单目视频中的人体运动1 当出现跟踪丢失时,能在后续序列中自动恢复正确跟踪,且能较好地处理遮挡和自
遮挡问题1 实验表明,该算法鲁棒性好,跟踪结果令人满意- In this paper , a novel approach is proposed for t racking marke
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这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数，在模式识别中有很多重要的地位-This is a window of the estimated parzen code, used to estimate the probability density function, in the pattern recognition there are many important position ~ ~
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用Matlab产生一满足条件的窄带随机过程，编写子程序计算该随机过程的均值函数，自相关函数，功率谱，包络，包络平方及相位的一维概率密度画出相应的图形-Generated using Matlab to meet the conditions of a narrow-band random process, the preparation of random process subroutine to calculate the mean function, auto-correlation fu
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本实验要求根据课本中给出的高斯噪声和椒盐噪声的概率分布的形状和参数编写两个通用程序分别给一个图像中添加高斯噪声和椒盐噪声。高斯噪声是n维分布都服从高斯分布的噪声，椒盐噪声是图像中经常见到的一种噪声是一种随机的黑点或者白点。在实验中通过它们对应的概率密度函数得到噪声分布函数进而与原图像进行叠加产生出对应的噪声图像-Textbooks in this experiment are given under the Gaussian noise and salt and pepper noise in
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（一）目的：通过对常用的概率密度函数和分布函数的应用，达到熟练掌握概率密度函数和分布函数调用方法的目的。
（二）任务：对实际的案例进行分析，调用相应概率密度函数和分布函数，使用MATLAB软件计算其结果。
（三）要求：理解概率密度函数和分布函数，能够解决实际问题。
-(A) Purpose: used by the probability density function and distribution function of the application, to master
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采用矢量量化对语音信号量化，并与标量量化对比分析，绘制了语音信号的概率密度曲线-The use of vector quantization for speech signal quantization and scalar quantization and comparative analysis, rendering the speech signal probability density curve
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基于小波包分解的语音去噪，根据熵谱概率密度函数估计阈值，去除实际环境噪声。-Based on wavelet packet decomposition of the voice de-noising, in accordance with spectral entropy probability density function estimated threshold, the actual removal of environmental noise.
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"Statistical Sims.rar" Computing, mean, standard deviations, probability density functions, Autocorrelation functions from 1st principles of two sinusoidal waves.-"Statistical Sims.rar" Computing, mean, standard deviations, probability density functi
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通过画出概率密度的的分布曲线，得到节点位置。-Through the draw probability density distribution curve, to be the node location.
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The program implements the use of χ2 test for determining the distribution law of fluctuations of the signals. Hypotheses about the distribution of this or innogo parameter system, such as expectation, variance, probability density for a given level
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