说明：资源描述特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
matlab 提取 特征 基础理论
说明：有关图像的目标识别："给出一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达图像目标检测方法#用恒虚警和扩展分形方法对3&E图像进行目 标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波!去除一部分虚警!用小波域主成分分析对每个检测窗口内的图 像提取特征向量!用支持向量机对提取得到的特征向量进行分类...
图像 目标识别
说明：在量子光学中，经常需要模拟耦合到储层的系统的运动方程。使用Schrö dinger图方法，可以通过积分密度矩阵的主方程[1]或使用基于状态向量的方法（如量子蒙特卡罗技术）来实现
模拟耦合 储层 运动方程
说明：本文通过对伽尔顿板实验的过程及结果与混沌运动的特征进行比较分析，说明伽尔顿板实验不仅是使人们认识多粒子无规则运动中粒子遵循统计规律的典型，还可以作为说明混沌运动特征的很好示例。
混沌运动 特征
说明：精心整理的关于2017美赛E题五个问题的文献
美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)
说明：现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，tuhrzmX参数单径或多径瑞利衰落信道仿真，双向PCS控制仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，hCxHWym条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，使用混沌与分形分析的例程。
BP信道估计 BP-信道估计 bp网络--信道
说明：用于图像处理的独立分量分析，可直接计算得到多重分形谱,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，正确率可以达到98％，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，包括随机梯度算法，相对梯度算法。
算法 神经网络 源程序 编译 通过 反向 传播
说明：包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,抑制载波型差分相位调制，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，使用混沌与分形分析的例程，单径或多径瑞利衰落信道仿真，滤波求和方式实现宽带波束形成。
算法 神经网络 测试 一个 反向 传播
说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，包含位置式PID算法、积分分离式PID，含噪脉冲信号进行相关检测,相关分析过程的matlab方法，毕业设计有用。
算法 测试 源程序 遗传 好用
说明：PLS部分最小二乘工具箱,光纤陀螺输出误差的allan方差分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，脉冲响应的相关分析算法并检验，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，添加噪声处理。
图像 程序 完整 质量 评价
