说明：应用背景图像分割在图像处理中的重要问题分割细分图像分成组成区域或对象。分开被称为对象和背景的图像◦地区◦成线性结构◦成二维形状关键技术图像分割在图像处理中有着重要的作用。图像分割中的许多技术。但没有提供优化结果：利用遗传算法进行图像分割，提供了优化的分割算法结果。
matlab 分割 图像 pcnn 基于
说明：应用背景最大似然均衡是最优方法使用线性空间的MIMO系统中的发送符号的估计时间编码（参见参考[ 1 ]的理论背景）。注该解码可以computionnaly昂贵的高阶调制。参考：[ 1 ]如拉尔森，p.stoica。”空时分组编码的无线通信”，剑桥出版社，2003关键技术说明如何使用最大似然空时码均衡...
matlab 信道 均衡 最大 衰落 瑞利
说明：语音增强的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。然而，由于干扰通常都是随机的，从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。在这种情况下，语音增强的目的主要有两个：一是改进语音质量，消除背景噪音，使听者乐于接受，不感觉疲劳，这是一种主观度量；二是，这是一种客观度量。这两个目的往往不能兼...
c 语音 增强
说明：应用背景这个工具的背景是设计一个全面的分析工具，用于人脸识别。该工具为在机器学习和模式识别领域工作的学生提供了一个很好的帮助。此应用程序介绍了人脸识别技术，使用机器学习技术，命名为原则的成分分析的标准人脸识别数据集的训练和测试的目的。关键技术该应用程序提供了使用机器学习的人脸识别技术命名为主成分分析...
matlab 识别 人脸 使用 NNMF
说明：用matlab将一张图像感兴趣的某些范围，无缝的融入另一张图像中。使融入的图像没有明显的分割线处理整幅灰度图像的全局 Poisson 方法对前背景之间比较平滑的情况有很好的处理效果，F-B 的值在计算不透明度的梯度时有至关重要的作用，如果 F 和 B 的值差别较小，即图像前背景比较接近，则不透明度的...
matlab 图像 融合
说明：2017年研究生数学建模竞赛D题相关资源
全国研究生数学建模竞赛(GMCM)
说明：2017研究生赛F题的一大波资料
说明：应用背景过零率（ZCR）是另一个基本的声学特征，可以很容易计算。它等于给定帧内波形的过零数。ZCR具有以下特点：过清音和环境噪声通常比浊音，具有可观测的基本周期。很难区分清音环境噪声采用ZCR仅仅因为他们有相似的ZCR值。ZCR经常结合能量（或体积）的终点检测。特别是，ZCR是用于检测的开始和结束位...
matlab
说明：对于融合 2 图像程序 它支持灰度和彩色图像 Α 因子可以各不相同，不同的每个图像的混合比例。 用 α 因子 = 0.5，这两个图像都是均等的混合。 与阿尔法 Facotr < 0.5，背景图像所作的贡献将会更多。 与阿尔法 Facotr > 0.5，前景图像所作的贡献将会更多。
matlab 图像 代码 程序 融合
说明：目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。 下文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 里面包括三个...
matlab 滤波 卡尔曼
