说明：应用背景在我们的系统，我们也利用了水果图像作为图像处理工具他们广泛方便和易于使用的。然而，相对于现有工作中，我们的系统有以下贡献。1） ； ；我们的系统是目前唯一一个不唯一的解释和探讨，基于图像的水果热量的不确定性测量，而且措施提出用水果实际结果的不确定性图像及其应用场景。这使得我们的系统中正确仪器...

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说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

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说明： 运动目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究内容,它对运动目标的分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响,在机器人导航、智能监视系统、医学图像分析以及视频图像压缩和传输等领域中都有广泛的应用。然而,针对不同的应用场景,目前运动目标检测方法由于算法复杂、耗时以及缺乏鲁棒性,在实际的处理和应用中受到了...

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说明：技术和进口的增长进入数字化时代，世界已发现自己瞄准的大量信息。如此庞大的信息处理往往存在困难。图像压缩是最小化在一个图形文件的字节大小，而不会降低图像的质量到无法接受的水平。在文件大小的减小允许更多的图像将被存储在盘或存储器空间的一个给定的量。所以我们需要用于存储大量数据的带宽和存储的限制，并且由于...

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说明：分割使用模糊的图像区域的c-means算法...的FCM算法通过分配像素每个类别利用模糊成员。让XZ（X1，X2，。，XN）表示具有N个像素的图像被划分成C簇，在那里习近平代表多光谱（功能）的数据。为每个聚类中心的初始猜测开始，FCM收敛为VI的解决方案代表着当地最小或成本函数的一个鞍点。收敛可以通...

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说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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说明：一种简单的fcm分割，很好用的啊！模糊((FCM,Fuzzy c-Means)类型算法的理论最为完善、应用也最为广泛。它把聚类归结成一个带约束的非线性规划问题，通过优化求解获得数据集的模糊划分和聚类。该方法设计简单，解决问题的范围广，并易于在计算机上实现。因此，随着计算机的应用和发展，基于目标函数的...

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，到达过程是的泊松过程，包括调制，解调，信噪比计算，阐述了负荷预测的应用研究,采用波束成形技术的BER计算，关于神经网络控制。

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说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，微分方程组数值解方法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，预报误差法参数辨识-松弛的思想，进行逐步线性回归，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。

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说明：Pisarenko谐波分解算法,处理信号的时频分析，鲁棒性好，性能优越，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角。

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