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搜索资源列表

  1. 基于OFDM的认知无线电系统的基于EM的噪声加干扰估计

  2. 在本文中，我们考虑了基于正交频分多路复用（OFDM）的认知无线电（CR）系统的窄带干扰问题，其中部分OFDM子载波和部分数据帧会受到严重干扰，从而导致性能显着下降。 我们提出了一种基于期望最大化（EM）算法的迭代噪声加干扰估计和解码（IED）方案，以缓解由窄带干扰引起的性能下降。 为了减少提出的方案中所需的用于时域平均的OFDM符号数量，并使提出的方案适应快速变化的窄带干扰条件，我们还提出了一种具有频域部分平均（IED-FPA）的IED方案。 此外，我们导出了无偏噪声加干扰方差估计的Cram´e

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38625599

  1. 探测角度对笔束X射线荧光CT成像质量的影响

  2. 常规X射线荧光计算机断层扫描(XFCT)成像中,探测角度与荧光收集效率密切相关。基于MCNP5设计了多探测角度下笔束XFCT成像系统,对质量浓度为1%的金纳米溶液柱形模体进行成像仿真,并采用滤波反投影(FBP)算法、联合代数重建(SART)算法和最大似然模型期望最大化(ML-EM)算法重建元素分布。通过对比度噪声比定量分析不同角度下不同算法重建图像的效果,研究探测角度对成像质量的影响。结果表明,FBP算法在背向散射角度下有较好的成像质量,SART算法和ML-EM算法在垂直角度和背向散射角度均有较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38715019

  1. 无监督学习：使用不同的降维算法运行聚类算法并比较性能-源码

  2. 无监督学习 概述 该存储库运行集群和降维技术。 运行的两种聚类算法是K均值和期望最大化。 运行的4维降维算法是主成分分析（PCA），独立成分分析（ICA），随机投影（RP）和递归特征消除（RFE）。 该存储库运行以下内容并捕获性能： 运行两种聚类算法 运行降维，然后进行聚类算法 降维和聚类算法的神经网络 数据集是来自UCI机器学习存储库的Adult和Wine数据集。 运行步骤 需要Python 3.6 从requirements.txt安装以下要求 使用python 3运行以下文件以创建数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42128558

  1. 视网膜血管图像分割及眼底血管三维重建

  2. 眼底视网膜图像的血管分布情况为高血压、糖尿病等疾病的早期诊断提供了重要依据.计算机处理眼底图像可以减少医生的重复劳动.本文提出了一种新的眼底视网膜血管图像分割算法.利用构建的局部归一化方法消除视网膜血管图像背景的差异性.利用期望最大化算法进行聚类,实现了眼底视网膜血管图像分割.最后,根据眼底图像成像原理,通过投影逆变换构建了眼底视网膜图像的三维模型.构建的模型可以进行多角度观察分析.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38502292

  1. 人工智能算法：UCSD的COGS 188的分配，人工智能算法-源码

  2. 人工智能算法 UCSD的COGS 188，人工智能算法的分配 作业： 作业1：感知器和KNN 作业2：K均值和期望最大化（EM）算法作业3：遗传算法（待完成） 其他： KNN句子嵌入：使用KNN的情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42157556

  1. 机器学习笔记：我不断更新的机器学习，概率模型和深度学习笔记和演示（超过2000张幻灯片）我不间断更新的机器学习，概率模型和深度学习的讲义（2000+页）和视频链接-源码

  2. 深度学习中的无限深度深度学习“无限”精彩 神经网络的详细推导为（1）使用中心极限定理的高斯过程（2）神经正切核（NTK）（1）使用中心极限定理详细推导神经网络作为高斯过程（2）神经正切核神经正切核（NTK） 讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程 Sinovasinovation DeeCamp创新工场DeeCAMP讲义 maxmax的特性，不使用计算分母的情况下估计softmax，概率重新参数化：Gumbel-Max技巧和REBAR算法（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_42128963

  1. Elongated Strip Oil Spill Segmentation Based on A&nbs

  2. 目前用于SAR图像溢油分割的主要是传统的图像分割方法，比如阈值分割。但由于SAR图像包含大量噪声，分割效果不佳，特别是海洋溢油区域包含大量的细长条油膜带，传统分割方法分割往往不能有效分割。本课题将Cooperative Model用于SAR图像细长条油膜带检测中，Cooperative Model是基于能量函数最小化的图像分割方法，能量函数的数据项采用有限伽马混合模型建模，并用EM（期望最大化）算法估计它的参数；能量函数的平滑项用高阶协作模型构建，它不仅惩罚边界长度，也考虑了物体边界的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：646144
    • 提供者：weixin_38713057

  1. 基于Contourlet变换的迭代图像复原算法

  2. 考虑到contourlet变换的多尺度多方向性以及对二维图像具有比小波变换更好的稀疏表示特性,提出了一种基于contourlet变换的图像复原算法。算法采用边界优化的方法,通过类期望最大化算法在contourlet域进行迭代计算,并最终获得惩罚似然函数的最优解。实验结果表明,与传统的基于小波变换的同类图像复原算法相比,基于contourlet变换的复原算法在保持了较低的运算代价的同时,更好地保护了图像的边缘和细节信息,峰值信噪比有0.6 dB-0.8 dB左右的提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38556394

  1. 基于多模态平稳序列建模的雷达高分辨距离像有限样本目标识别方法

  2. 为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题，提出了一种有限样本条件下的目标识别新方法。分析了距离像频谱幅度的统计特性，从其广义平稳性和多模态分布特性出发，定义一种线性混合高斯状态空间模型对其统计建模，利用期望最大化算法进行了模型参数估计。实验结果表明：即使在很少的训练样本条件下，该方法仍能获得较高的正确识别率和良好的拒判性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38651445

  1. 平滑约束的OSEM代数重建算法

  2. 有序子集期望最大化(OSEM)迭代算法是近年来发展较快的一种迭代类算法。但该算法在迭代过程中容易产生条纹状伪影、金属伪影或者散射伪影。构造了平滑约束矩阵作为先验信息引入到重建迭代过程, 建立了一种平滑约束OSEM(SC-OSEM)迭代重建算法。分别将中值滤波、全变差最小(TVM)方法作为平滑约束条件, 通过数值模拟, 针对不完备理想投影数据、含金属不完备投影数据、含噪声不完备投影数据三种情况, 重建出了与原始模型一致性较好的计算机层析成像技术(CT)图像, 比单独OSEM迭代算法重建质量高, 并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38645865

  1. machine-learning-uiuc：:desktop_computer:CS446：2018年Spring机器学习，伊利诺伊大学香槟分校-源码

  2. 目录： 课程信息： 机器学习的目标是构建可以适应数据并从中学习的计算机系统。 在本课程中，我们将涵盖三个主要领域： 判别模型 生成模型 强化学习模型 特别是，我们将介绍以下内容： 线性回归 逻辑回归 支持向量机 深网 结构化方法 学习理论 k均值 高斯混合 期望最大化 马尔可夫决策过程 Q学习 先决条件： Python中的概率，线性代数和熟练程度。 推荐文字： 讲师： Alexander Schwing，网站 Matus Telgarsky，网站 作业 作业1：简介+ Python-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：250609664
    • 提供者：weixin_42168902

  1. 基于高斯混合模型的遥感数字图像增强

  2. 遥感图像受云雾影响对比度低，为了提高图像质量保留图像细节，提出了一种基于高斯混合模型的遥感图像增强算法。应用1×3滤波器平滑原图像的直方图再用期望最大化(EM)算法对直方图进行拟合，获取高斯混合模型的聚类最优参数，并根据聚类的有效交点将直方图分区。由高斯参数确定输出图像所属聚类的映射关系，得到最终的增强图像。实验结果表明，该方法能自适应确定最佳聚类个数，提高直方图拟合的运算速度，平均处理时间提高到0.37 s，在相关信息熵和纹理信息等的客观评价中，增强结果明显优于传统方法。有效地提高了遥感图像的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38681218

  1. 基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准

  2. 为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student''s-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38688956

  1. 贝叶斯机器学习：有关贝叶斯机器学习方法的笔记本-源码

  2. 贝叶斯机器学习笔记本 该存储库是有关贝叶斯机器学习的笔记本的集合。 以下链接通过显示了一些笔记本，以确保正确呈现公式。 依赖关系在子目录中的requirements.txt文件中指定。 。 贝叶斯线性回归简介。 用普通的NumPy和scikit-learn实现。 另请参见。 。 高斯回归过程简介。 用普通的NumPy / SciPy以及scikit-learn和GPy实现。 。 高斯分类过程简介。 用普通的NumPy / SciPy以及scikit-learn实现。 。 使用变分方法介

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42165508

  1. spherecluster：单位球面的聚类例程-源码

  2. 在scikit-learn中的单元超球面上聚类 演算法 此软件包实现了scikit-learn的Banerjee等人在JMLR 2005 概述的三种算法。 球形K均值（spkmeans） 球形K均值与常规K均值的不同之处在于，它在每个最大化步骤结束时（即归一化质心）将估计的聚类质心投影到单位球体上。 冯·米塞斯·费舍尔分布（movMF）的混合 就像通过均值和方差来参数化高斯分布一样，具有均值方向$\mu$和浓度参数$\kappa$ 。 从vMF分布得出的每个点$x_i$和平均方向$\|\m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_42109545

  1. 基于图像的火焰检测算法

  2. 在传统的火焰检测算法中,火焰前景提取容易出现火焰轮廓不完整和抗干扰性较差的情况。为此,融合红/绿/蓝(RGB)、色调/饱和度/亮度(HSI)和最大类间方差法(Otsu)提出一种新的火焰前景提取算法,利用双颜色空间融合的算法能够提取较完整的火焰轮廓,使火焰轮廓所受干扰影响程度尽量小。获得前景图像后用灰度共生矩阵提取纹理特征,在YCbCr颜色空间中提取颜色特征,用于最终的火焰判断。同时提出一种改进的概率神经网络(PNN),将传统PNN中单一固定值的平滑因子改进为多变量参数,用条件期望最大化(ECM)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 基于缺失数据BN参数学习的电信流失客户预测算法

  2. 针对电信客户流失预测问题，在数据缺失情况下，基于贝叶斯网络（Bayesian network，BN），用最近邻算法填补缺失数据，并将两类定性约束融入贝叶斯网络参数学习过程，用以提高流失客户预测精度。仿真及实际数据分析结果表明，所提算法较经典的期望最大化（expectation maximization，EM）算法有明显优势，在牺牲代价较小的忠诚客户预测精度的情况下，得到了更高的流失客户预测精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：867328
    • 提供者：weixin_38722891

  1. 基于高斯混合模型的非视距定位算法

  2. 针对无线传感器网络室内节点定位，在分析定位误差模型的基础上，结合高斯混合模型提出了一种无需先验知识的节点定位算法。利用高斯混合模型，对含有非视距误差的距离测量信息进行训练，以获得接近真实值的距离估计值。为取得高精度的定位效果，采用粒子群算法对期望最大化 (EM)算法进行优化。同时结合优选残差加权算法对所得的距离值进行定位估计，得出目标节点坐标估计值。仿真实验结果证实了算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38750003

  1. 基于混合Gamma分布的交叉口感应控制延误模型

  2. 为适应交叉口多态特征交通流, 采用期望最大化算法, 选取稠密性混合Gamma 分布函数, 准确拟合交叉口 到达车头时距, 统计交叉口进口到达交通量概率. 以两相位全感应控制交叉口为例, 根据交通量统计概率和信号相位 状态获得每相位最大排队长度, 并由此提出交叉口感应控制延误模型. 在混合Gamma 分布拟合精度不低于95% 条 件下的计算实例表明, 基于混合Gamma 分布的感应控制延误与实际结果更为吻合.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_38719564

  1. 多径信道下基于EM算法的盲LDPC编码器识别研究

  2. 随着认知无线电的出现，盲编码器识别引起了广泛的关注。现有相关工作主要集中在加性高斯白噪声（AWGN）信道，而多径场景下的盲识别尚未得到充分研究。考虑未知多径衰落信道下的盲低密度奇偶校验码（LDPC）识别，提出了基于期望最大化（EM）算法的似然分类器，以获得未知参数的最大似然估计值，并采用平均对数似然比（LLR）估计器对未知编码器进行识别。数值结果表明，该算法在多径信道中具有良好的识别性能，特别是在低信噪比区域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38697171
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