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ANN-in-maneuvering-target-tracking
- 在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
pso
- 粒子群优化(Particle Swarm Optimization - PSO) 算法是一种新兴的有潜力的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 算法,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。-pso
cannydetection
- 利用canny算子做的256个灰度级的边缘检测，阈值为自适应取值-canny edge detection used for 256 gray grade image edge detection with canny
adaptive
- 基于opencv的自适应阈值法,应用时必须先装有opencv库。-adaptive threshold method based on Opencv library
erjiesishiying
- 带文件输入的二阶自适应负荷预测程序，采用C语言编写 参数说明： N——要输入的数据的个数； B—— 的值； x[N+1]——定义一个浮点型数组，用于盛放输入的数据； y[N+1]——定义一个浮点型数组，用于盛放预测值； M[N+1]——定义一个浮点型数组，用于盛放 （ ）的数据； e[N+1]——定义一个浮点型数组，用于盛放 （ ）的数据； E[N+1]——定义一个浮点型数组，用于盛放 （ ）的数据； c[N+1]——定义一个浮点型数组，用于盛放e[N+1]的
biaodashi
- 用C语言编的表达式求值的程序，优质的算法，高效果，大家一起学习，一起进步！欢迎适应下载！-Series with the C language expression evaluation procedures, quality of algorithms, high-effect, we will study together, progress together! Welcome to adapt to download!
8digita
- 8数码问题的解决方案，宽度优先搜索，和广度优先搜索，可以通过修改期中的全局值，可以适应任何维度的搜索-8 digital solution to the problem, breadth-first search, and breadth-first search, you can modify the period of global value, can adapt to any dimension of the search
OTSU-code
- 国外经典OTSU代码,OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。-classic otsu code
grayhist
- 最大类间方差法对图像进行阈值分割，是一种自适应的阈值确定方法-Otsu method for image thresholding, the threshold is an adaptive method for determining
cRegistryBrowser
- C#浏览注册表内容的实例源代码，我觉得是个不错的注册表操作实例程序，通过本实例您可以掌握使用C#语言如何读取注册表的节点和键值，如何以树控菜单的形式展现注册表中的数据，程序虽然小，但应用到的适应非常实用，C#注册表操作源码下载分享给大家。-C# source code examples visit the registry s content, I think is a good registry operations are examples of procedures in this ins
zishiyin11shiyan
- 用自适应的方法对传统DNA算法的几个操作概率进行动态赋值，从而达到改进的效果-Dynamic assignment of several operating probability of traditional DNA algorithm using an adaptive method to achieve improved results
FTF
- FTF自适应算法 求：自适应滤波器的两个权值ω0 (n)和ω1(n)分别收敛于0.2和0.7的收敛轨迹，并与LMS算法进行对比。-FTF adaptive algorithm Requirements: two weights ω0 is (n) of the adaptive filter and ω1 (n) converges to 0.2 and 0.7, convergence trajectory, and compared with the LMS algorithm.
LMS
- LMS自适应算法 自适应横向滤波器两个权值，输入随机信号r（n）的样本间相互独立，且它的平均功率为Pr =E[r2(n)]=0.01，信号周期为N=16个样点。求最佳权向量解ω0和收敛因子μ的取值范围，并分别汇出ω(0)=[0 0]T，μ=0.1及ω(0)=[4 -10]T，μ=0.05时，两种情况下的权值变化轨迹和第一种情况下误差e(n)与迭代次数n的关系曲线。-LMS adaptive algorithm The right value of the change trajector
Adaptive-median-filter
- 基于vc++的自适应中值滤波器的代码，能用于对相位图的滤波。-The adaptive median filter code can be used for the filtering of the phase diagram.
matlab
- matlab图像二值化自适应阈值法,不用matlab自带函数-matlab image binarization adaptive threshold method
A1rard
- 自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模 -Adaptive kernel density estimation motion det
Hhhoopfild1o
- Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 与N个输出阈值θjjj的设计，使的: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆 -Hopfield network- specializes in the associat
VGA-VBBB
- 基于VB的遗传算法软件实现在程序中,FitnessValue (i) 为适应度值数组、avFit2nessValue (100) 为归一化适应度值数组、、Population2 Chrom(i ,j) 为遗传个体的等位基因值、Popsize 为种群中的个体数,CHROMLENGTH为一母体对的等位基因总数。 -Based on the VB genetic algorithm software implementation in the program, FitnessValue (i)
ABpTRAININGd
- 自适应步长BP神经网络训练算法，采用最小误差和梯梯度下降法更新权值 ，经测试可直接使用。 -Adaptive step size BP neural network training algorithm, the minimum error and ladder gradient descent to update the weights, has been tested and can be used directly.
ootsut
- otsu算法实现，可以自适应获取阈值，对图像进行二值化。里面面配有图像均衡化的程序一起使用，效果更好， -otsu algorithm adaptive obtain the threshold image binarization. Inside surface with image equalization program used together, the better