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搜索资源列表

  1. Bayes_Classify

  2. 最小风险贝叶斯分类 一 提取样本，输入各样本的图像 %读入样本10,即遥感图像的背景 I=imread('10.jpg'); %将样本图像降维处理 R=I(:,:,1); G=I(:,:,2); B=I(:,:,3); %灰度值归一化 R=im2double(R); G=im2double(G); B=im2double(B); [M N]=size(R); R=reshape(R',[1 M*N]); G=reshape(G',[1 M*N]); B=reshape(B',[1 M*N]);

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-01
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：zhongqingmei

  1. matlab6.0数学手册

  2. MATLAB 已成为多学科、多种工作平台的功能强大、界面友好、语言自然并且开放性强的大型应用软件，目前的最高版本是6.0 版。本教程以6.0 版为基础，从高等工科院校的数学课程出发，提供了使用MATLAB 的实践性指导。本教程以教学的手段，系统详细地介绍了MATLAB 在高等数学、数值分析、函数作图、线性代数、概率统计和优化理论中的应用，并配备了大量的例题，让读者能很快掌握MATLAB 的运算技巧。 本教程按逻辑编排，自始至终用实例描述，既适用于初学者自学，也适用于高级 MATLAB 用户。可

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-28
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：u013305490

  1. 计算机 基础数学 总结的很好 很棒的资料

  2. 第一章 初等代数部分....................................................................................................................................................... 1 一、 数的运算律.............................................................................

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2016-10-14
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：xulin416

  1. 考研数学公式手册（数学一二三均适用）.pdf

  2. 别人花10分钟做出来的题，你2分钟靠公式就可以解决。既然如此，又何必自己费心费力去推导呢？最主要的是，在真正考研的考场上，你可能会大脑空白，所以记清这些公式可能比你慌慌张张去推导的正确率高很多！目录 0000000000000 8第二部分线性代数8 ⊙0000000000000 第一章行列式 …(117) 第一节行列式的概念与性质…… (117 第二节行列式的计算 (119) 第二章矩阵 (121) 第一节矩阵的概念 …(122) 第二节矩阵的运算 (123) 第三节逆矩阵 (125) 第四节矩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：754mb
    • 提供者：aiboom

  1. 使用Stata做主成分分析.pdf

  2. 使用Stata做主成分分析,利用stata如何做主成分分析做了详细的解释0171215 使用 Stata做主成分分析 original data space PCA component space PC 1 PC 2 PC 1 Gene 2 Gene t 图1 但是,对于更高维的数据,能想象其分布吗?就算能描述分布,如何精确地找到这些主成分的 轴?如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息?所以,我们就要用到主成分分析的 处理方法。 3.数据降维 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qingjiang1793

  1. 经典的概率统30个matlab程序例子-经典的概率例子30例.rar

  2. 经典的概率统30个matlab程序例子-经典的概率例子30例.rar 跟大家分享一下30个matlab程序例子： 样本均值 三个样本的均值 二维离散分布的均值 方差和标准差 正态随机数的3阶矩 向量之间的协方差和相关系数 各变量均值、方差以及他们之间的协方差矩阵和相关系数矩阵 均匀分布在某点的概率密度值 绘制正态分布的概率密度图 累积分布函数和逆累积分布函数编程实现 二项分布的概率 多项式拟合 多元线性回归 非线性最小二乘法拟合曲线 逐步回归 拟合模型函数 所含文件： Figure5.jpg

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：224kb
    • 提供者：weixin_39841882

  1. Matlab三维点云法向量与特征值的简易提取方法

  2. 利用Matlab计算三维点云中每个点的单位法向量与特征值。 通过计算当前点与其邻域点的协方差矩阵，进而求得法向量。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-03-26
    • 文件大小：108kb
    • 提供者：qq_26447137

  1. Lorentz协方差全息法从最小壳外4D产生的“小工具”，N = 1 $$ \ mathcal {N} = 1 $$ supermultiplet

  2. 从三个最小的脱壳4D开始，N = 1 $$ \ mathcal {N} = 1 $$超多重小数，使用仅在四维场论范围内定义的结构，我们证明了“小工具”的存在–成员 一类度量在超多重表示空间上的表示—其值直接且完全对应于在1d上定义的度量的值，N = 4个adinkra网络邻接矩阵，对应于多维超多重投影的投影。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_38747978

  1. 阵列信号处理试题及答案_国科大.pdf

  2. 本资源是国科大阵列信号处理课程考试的一套题，附有当时考生的个人完整答案总结在误差(协方差矩阵估计精度受样本数目的限制),会影响波束形成器的性能。随着 快拍数增加,波束形成器性能逐渐趋向于 波束形戊器。数据样本中不存在期 望信号时,要保证波束输出比最优情况下损失在以内,样本快拍数大约需 要大于2M。数据样本中期望信号越大,波束形成器的性能下降约严重。 如下图所示,假设M=2 泼束形成器加权向量为 WMVDR=a924,主要考虑以 下几种情况:只有空间白噪声时,Rx=1 波束形成器蜕化为常规波東形成

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：573kb
    • 提供者：cxk207017

  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：879kb
    • 提供者：irwin0112

  1. PCA的数学原理

  2. PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线 性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只 描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工 作机制是什么。3 在代数表示方面,我们经常用线段终点的点坐标表示向量,例如上面的向量可以表示为(3,2),这是我们再熟悉不过的向 量表示。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：713kb
    • 提供者：abacaba

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 三维协方差矩阵实验.c

  2. 通过C语言实现三维协方差矩阵运算，包含例程，调用函数传相应参数就可以了，需要显示协方差矩阵可自行编写代码遍历数组

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-11-27
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_45607873

  1. Python sklearn库实现PCA教程(以鸢尾花分类为例)

  2. PCA简介 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。 基本步骤： 具体实现 我们通过Python的sklearn库来实现鸢尾花数据进行降维，数据本身是4维的降维后变成2维，可以在平面中画出样本点的分布。样本数据结构如下图： 其中样本总数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38686677

  1. 使用Python实现正态分布、正态分布采样

  2. 多元正态分布(多元高斯分布) 直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下： 这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。 协方差矩阵 一般来说，协方差矩阵有三种形式，分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例： 为了方便展示不同协方差矩阵的效果，我们以二维为例。(书上截的图，凑活着看吧，是在不想画图了) 其实从这个图上可以很好的看出，协方差矩阵对正态分布的影响，也就很好明白了这三个协方差矩阵是哪里来的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：400kb
    • 提供者：weixin_38602098

  1. 基于多维混合柯西分布的点云配准

  2. 为提高三维点云在数据随机缺失和噪声干扰等复杂情况下的配准精度, 提出一种基于多维混合柯西分布(MMC)的点云配准方法。将点云数学模型扩展为MMC模型, 求解模型各参数, 并构造出特征四面体,以优化旋转矩阵与平移向量; 通过最大期望算法分别求出目标点云和待配准点云在MMC模型下的数据中心、协方差矩阵和权重的值。仿真与实验数据表明：与几种常用的算法相比, MMC算法即使在点云数据存在遮挡、缺失, 大小不一致, 含随机噪声, 且具有无序性的条件下, 也能精确配准, 且具有良好的稳健性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_38739919

  1. 逆向工程中点云孔洞轮廓线的提取

  2. 逆向工程中点云模型孔洞边界的检测是孔洞修补的前提,完美的孔洞轮廓线有利于提高孔洞修补的质量。首先参照二维图像中边界的定义,给出了三维点云模型中孔洞边界的定义;之后通过分析待测点邻域协方差矩阵特征值之间的关系,设计了一种边界点检测算子,用于初步提取孔洞边界特征点;然后采用改进的Kruskal最小生成树算法构建点云最小生成图,并在最小生成图中完成孔洞边界点的排序与孔洞轮廓线的提取。实验结果表明:所提边界检测算子步骤简单,算法效率高;基于计算机图论的孔洞轮廓线生成算法提取的孔洞轮廓线具有光滑、连续的优

  3. 所属分类：其它

  1. 一种低成本立体摄像机系统的标定和定量评价

  2. 低成本立体摄像机需要高精度的标定和定量的精度评定才能应用于三维重建。推导了同步解算摄像机间的平台参数和摄像机内部参数的自检校光束法平差模型。利用全部标定参数及其协方差矩阵，建立了基于相对定向的立体摄像机标定精度的定量评价理论模型。利用低成本网络摄像机构建立体摄像机系统，对其实施标定和精度定量评定。实验表明，同步标定立体摄像机的内部参数、平台参数可以提高标定的精度和稳健性。考虑参数相关性的定量评价模型，能够更稳健地反映立体摄像机的标定精度。

  3. 所属分类：其它