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KECA
- Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010. We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method
kmean
- 包括K-均值聚类算法的思想介绍，kmeans的MATLAB代码，c语言代码、c++代码。-Including the K-means clustering algorithm introduced the idea, kmeans of MATLAB code, c language code, c++ code.-Entropy Based Subspace Clustering for Mining Data- ENCLUS- a new version of PROCLUS algorit
suanshubianma
- 算术编码算法，是图像压缩的主要算法之一。 是一种无损数据压缩方法，也是一种熵编码的方法。-Arithmetic coding algorithm, image compression is one of the main algorithm. Is a lossless data compression method, but also a method of entropy coding.
imjepg
- JPEG压缩编码的主要步骤有： 1.通过前向离散余弦变换减少图像数据相关性； 2.利用人眼的视觉特性队DCT系数进行量化； 3.使用查分脉冲编码调制对直流系数进行编码； 4.对交流系数进行Z形扫描，使用形成长度编码队交流系数进行编码； 5.熵编码器对上述描述符进行熵编码。-JPEG compression encoding of the main steps are: 1.forward discrete cosine transform to reduce the im
ImgProcess2009-05-14
- 这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块： 图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示 图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸 图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割， 图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声 图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二
Entropy-coding-source-program
- 熵编码(entropy encoding)是一类利用数据的统计信息进行压缩的无语义数据流之无损编码。本章先介绍熵的基本概念，然后介绍香农-范诺(Shannon-Fano)编码、哈夫曼(Huffman)编码、算术编码(arithmetic coding)、行程编码(RLE)和LZW编码等常用的熵编码方法。 哈夫曼编码建议了一种将位元进位成整数的算法，但这个算法在特定情况下无法达到最佳结果。为此有人加以改进，提供最佳整数位元数。这个算法使用二叉树来设立一个编码。这个二叉树的终端节点代表被编码的字母
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
FAST-ICA11
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
spectrum-estimation
- 功率谱估计是利用有限长的数据估计信号的功率谱，广泛应用于各个领域。功率谱估计主要分为经典谱估计与现代谱估计。常用的经典谱估计方法有周期图法，相关法，周期图的改进法，常用的现代谱估计方法有最大熵谱估计，AR模型，MA模型，ARMA模型。经典谱估计适用于长序列的信号，其主要缺陷是描述功率谱波动的数字特征方差性能差，频率分辨率低，现代谱估计适用于短序列的信号，旨在改善谱估计的分辨率，并将其应用于实际地震资料的谱分析。 -Power spectrum estimation is the use of
fractaldim(y-Q-M)
- 计盒分形维数计算的matlab源代码编程实现过程-Function [Fdgen NoisfreFD ]=fractaldim(y,Q,M) __________________________________________________________________________ Usage: Computes fractal dimension by box counting(BC) method. NOTE: Running the code may ta
iycet
- Can realize the two-dimensional data clustering, Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation, Based on negative entropy largest independent component analysis.
nfuis
- Energy entropy calculation, Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, For lack of EMD.
dhbsc
- Can realize the two-dimensional data clustering, The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Based on negative entropy largest independent component analysis.
E0-练习
- 0-1、基本要求 1，显示一个灰度图象p0-01和彩色图象p0-02； 2，观察灰度图象和彩色图象的数据矩阵和文件内容； 3，熟悉灰度图象、二值图象、彩色图象和索引图象之间的变换。 0-2、计算图象的统计参数 1， 对灰度图象计算其灰度均值、方差和熵; 2， 对灰度图象计算其灰度的直方图; 3， 对灰度图象实施直方图均衡化。(0-1. Basic requirements 1. Display a grayscale image p0-01 and color image p
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy