針對目標和背景具有空間連續(xù)性的特點，提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機場的運動目標檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性；然后構造馬爾科夫隨機場，提出一種馬爾科夫隨機場能量函數代價項的構造方法，通過最小化其能量函數得到目標分割結果。實驗結果證明，該運動目標檢測算法對背景擾動和光照變化具有更好的魯棒性，錯誤檢測率更低。
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：solmonfu
核密度估計(kde)的工具箱,我是在做背景建模的時候遇到這方面問題找到的,希望對大家有點用處.
上傳時間： 2015-06-25
上傳用戶：wys0120
核密度（KDE）估計程序 開發(fā)環(huán)境matlab
上傳時間： 2015-09-19
上傳用戶：stvnash
核密度估計方法相關的幾篇論文，主要是核密度估計方法在圖像處理方面的應用。
上傳時間： 2017-08-25
上傳用戶：zhyiroy
kde核密度估計kde核密度估計kde核密度估計kde核密度估計kde核密度估計
標簽： matlab ;kde核密度估計
上傳時間： 2016-02-28
上傳用戶：芒果不盲
hurst parameter: 給入一序列的資類，程式會畫出husrt 參數的figure和估計值 例 hurst_expo(sin(0:0.01:5*pi))
上傳時間： 2014-12-03
上傳用戶：moerwang
反激式開關電源變壓器設計的詳細步驟85W反激變壓器設計的詳細步驟 1. 確定電源規(guī)格. 1).輸入電壓范圍Vin=90—265Vac; 2).輸出電壓/負載電流:Vout1=42V/2A, Pout=84W 3).轉換的效率=0.80 Pin=84/0.8=105W 2. 工作頻率，匝比, 最低輸入電壓和最大占空比確定. Ｖmos*0.8>Vinmax+n(Vo+Vf)600*0.8>373+n(42+1)得n<2.5Vd*0.8>Vinmax/n+Vo400*0.8>373/n+42得n>1.34 所以n取1.6最低輸入電壓Vinmin=√[(Vacmin√2)* (Vacmin√2)-2Pin(T/2-tc)/Cin=(90√2*90√2-2*105*(20/2-3)/0.00015=80V取:工作頻率fosc=60KHz, 最大占空比Dmax=n(Vo+Vf)/[n(Vo+Vf)+Vinmin]= 1.6(42+1)/[1.6(42+1)+80]=0.45 Ton(max)=1/f*Dmax=0.45/60000=7.5us 3. 變壓器初級峰值電流的計算. Iin-avg=1/3Pin/Vinmin=1/3*105/80=0.4AΔIp1=2Iin-avg/D=2*0.4/0.45=1.78AIpk1=Pout/?/Vinmin*D+ΔIp1=84/0.8/80/0.45=2.79A 4. 變壓器初級電感量的計算. 由式子Vdc=Lp*dip/dt,得: Lp= Vinmin*Ton(max)/ΔIp1 =80*0.0000075/1.78 =337uH 取Lp=337 uH 5.變壓器鐵芯的選擇. 根據式子Aw*Ae=Pt*1000000/[2*ko*kc*fosc*Bm*j*?],其中: Pt(標稱輸出功率)= Pout=84W Ko(窗口的銅填充系數)=0.4 Kc(磁芯填充系數)=1(對于鐵氧體), 變壓器磁通密度Bm=1500Gs j(電流密度): j=4A/mm2;Aw*Ae=84*1000000/[2*0.4*1*60*103*1500Gs*4*0.80]=0.7cm4 考慮到繞線空間,選擇窗口面積大的磁芯,查表: ER40/45鐵氧體磁芯的有效截面積Ae=1.51cm2 ER40/45的功率容量乘積為 Ap = 3.7cm4 >0.7cm4 故選擇ER40/45鐵氧體磁芯. 6.變壓器初級匝數 1).由Np=Vinmin*Ton/[Ae*Bm],得: Np=80*7.5*10n-6/[1.52*10n-4*0.15] =26.31 取 Np =27T 7. 變壓器次級匝數的計算. Ns1(42v)=Np/n=27/1.6=16.875 取Ns1 = 17T Ns2(15v)=(15+1)* Ns1/(42+1)=6.3T 取Ns2 = 7T
上傳時間： 2022-04-15
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自動計算兩個正態(tài)分佈的數據的重疊部分, 一般用來預估不良率
上傳時間： 2017-03-30
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kde全稱是kernel density estimation.基于核函數的概率密度估計方法。是模式識別中常用的算法之一
標簽： estimation density kernel kde
上傳時間： 2014-11-26
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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_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數檔
上傳時間： 2013-12-26
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