：介紹了獨立成分分析(ICA)的基本模型及其假設、含混性、非高斯性度量和通用求解過程。討論了目前ICA 的幾個研究方向的發展現狀和面臨的問題，分析了ICA 基本模型和幾種擴展模型的求解算法，包括盲反卷積、卷積混和的盲分離、非線性瞬時混合的盲分離。提出了ICA 未來理論和應用研究中的開放課題。
標簽： ICA 分 獨立 模型
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：sjyy1001
提供AR模型已產生AR過程信號。在高斯白噪聲的基礎上
標簽： AR模型 過程 信號 高斯白噪聲
上傳時間： 2016-07-06
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混合高斯模型 對于給定的數據，可以自動選擇最佳聚類數目和聚類中心，并根據判決規則進行收斂，運算很快，非常方便
標簽： 高斯模型 數據
上傳時間： 2016-07-22
上傳用戶：hn891122
混合高斯模型，用于背景建模的程序，使用時請安裝OPENCV
標簽： 高斯模型
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：稀世之寶039
提出了一種基于函數聯接的感知器神經網絡的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機場模型(GM RF)對紋理進行描述,模型參數即為紋理特征,參數估計采用最小平方誤差方法獲得.將估計參數作為表達紋理的特征向量,用感知器網絡對特征進行分類,并且采用函數聯接的方式解決線性不可分問題.對紋理圖象進行的實驗表明,采用這種方法能夠提高學習速度,簡化計算過程,并取得較好的紋理分類效果.
標簽： GM RF 函數 神經網絡
上傳時間： 2014-01-13
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混合高斯模型 圖像檢測 可以應用于視頻和圖片
標簽： 高斯模型 圖像檢測 應用于 視頻
上傳時間： 2017-02-11
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分別用高斯消去法，三角分解法，Jacobi迭代法，GS迭代法，SOR迭代法求解Ax=b
標簽： 分 高斯
上傳時間： 2017-04-23
上傳用戶：semi1981
使用高斯模型對威斯康辛州大學醫學院長期乳腺癌數據進行了貝葉斯模式識別。識別率為95以上，可以作為模式識別的重要案例。
標簽： 高斯模型 大學 數據 貝葉斯
上傳時間： 2013-12-27
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這是基于高斯模型的運動目標檢測算法。采用空間是YUV。
標簽： YUV 高斯模型 運動目標 檢測算法
上傳時間： 2013-12-04
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本碼源是針對于單高斯模型算法做的運動目標檢測，其中實現了背景建模、背景更新和目標檢測的步驟實現。
標簽： 高斯模型 算法 運動目標檢測
上傳時間： 2017-07-02
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