混合高斯概率密度模型,其參數(shù)估計可以通過期望最大化( EM) 迭代算法獲得。
標(biāo)簽： EM 高斯 概率密度 參數(shù)估計
上傳時間： 2014-12-01
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EM算法處理高斯混和模型，是用MATLAB實現(xiàn)的
標(biāo)簽： EM算法 高斯 模型
上傳時間： 2014-01-22
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簡單高斯噪聲信道模型的BER仿真。含有原理圖。
標(biāo)簽： BER 高斯噪聲 信道模型 仿真
上傳時間： 2014-01-27
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對傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動目標(biāo)對背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過實驗證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。
標(biāo)簽： 高斯模型 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤
上傳時間： 2015-01-03
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高斯混合模型算法
標(biāo)簽： 高斯混合模型 算法
上傳時間： 2015-03-04
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用Matlab軟件以及雅克比迭代和高斯－賽德爾迭代解方程組Ax=b，分析、比較其結(jié)果
標(biāo)簽： Matlab 迭代 Ax 軟件
上傳時間： 2015-04-04
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用C＋＋實現(xiàn)的高斯混合模型的算法類，方差矩陣是對角矩陣
上傳時間： 2015-04-05
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混合高斯模型的曲線擬合matlab源代碼
標(biāo)簽： matlab 高斯模型 曲線擬合 源代碼
上傳時間： 2014-10-15
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人體運(yùn)動跟蹤 混合高斯模型＋GRISON方法
標(biāo)簽： GRISON 人體運(yùn)動跟蹤 高斯模型
上傳時間： 2014-01-20
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高斯混合模型C++版本
標(biāo)簽： 高斯混合模型 版本
上傳時間： 2015-06-21
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