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用于高光谱图像处理的matlab程序，包括图像融合，降维和图像的极大似然分类程序-for hyperspectral image processing Matlab procedures, including image fusion, dimensionality reduction and image of the maximum likelihood classification procedures
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ICA算法The algorithm is equivalent to Infomax by Bell and Sejnowski 1995 [1] using a maximum likelihood formulation. No noise is assumed and the number of observations must equal the number of sources. The BFGS method [2] is used for optimization. The
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：极值分布在计量经济学、金融工程、计算生物学、工程测量中都有用途，一般常用最小二乘法估计
其参数，但最小二乘法的误差较高．极大似然估计具有比最4 -乘法更好的性质，但由于它的计算往往比较麻
烦．通过极大似然法估计了极值分布的参数，同时给出了求参数的数值解的算法，并通过Matlab程序实现了
这一算法．
,: Extreme value distribution in econometrics, financial engineering, computational biology, e
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经典的最大似然法分类法的C语言实现，有助于深入了解遥感分类原理。-This program implements the maximum likelihood classification procedure. ouput:1.classified image, and 2. probability file.
Note: For constructong variance-covariance matrix must be generic binary file.
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实现混合高斯模型的聚类算法 利用最大似然估计和最大期望的方法来实现混合高斯模型-Gaussian mixture model to achieve clustering algorithm using the maximum likelihood estimation and the greatest way to achieve the desired mixed-Gaussian model
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强壮的人脸识别系统，发表于cvpr2011年，程序是应用matlab实现-Recently the sparse representation (or coding) based classifi cation (SRC) has been successfully used in face recognition. In SRC, the testing image is represented as
a sparse linear combination of the trai
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这是一个阵列校正的程序，通过计算协方差矩阵，利用矩阵元素间的关系计算出阵列的幅相误差-This is an array of calibration procedures, by calculating the covariance matrix, the relationship between the matrix elements of the array to calculate the amplitude and phase errors
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OFDM系统同步中的定时估计算法，主要使用了极大似然估计法。此程序实现极大似然估计法定时的程序。-OFDM system, synchronization of timing estimation algorithm, the main use of maximum likelihood estimation method. Realize this procedure maximum likelihood estimation when the statutory procedures.
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极化SAR图像多纹理最大似然处理滤波算法，可以生成处理后的四个通道图像数据。-Multi-polarization SAR image texture filtering deal with maximum-likelihood algorithm, can be generated after the deal with the four-channel image data.
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当前论文主要考虑的是非信号依赖的高斯噪声下的图像恢复，本程序实现了泊松噪声下的图像恢复，泊松噪声为信号依赖噪声，能够更加有效逼近实际成像系统噪声。- This is the code that was used in the papers "A Nonnnegatively Constrained Convex Programming Method for Image Reconstruction", "Total Variation-Penalized Poisson Likelihood E
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在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher 方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。
-In statistics, the maximum a posteriori (English as a Maximum a posteriori, ab
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遥感图像算法，最大似然值，经过实测绝对可用！-Remote sensing image algorithm, maximum likelihood value, measured through the absolute available!
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参数估计时用极大似然可以在处理二维图像时，如果服从高斯分布或者Rayleigh分布时进行参数估计方法，是经常用到的一种估计方法-Maximum Likihood estimated mathod.if the math is Gaussian or Rayleigh ,then you can use this mathod,is useful.
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在重建超分辨率图像后会产生振铃现象，此论文用于优化Pocs方法-Maximum a posteriori and maximum likelihood estimation method of comparison, comparing their respective advantages
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人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
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本代码采用极大似然法对图像内容进行分类。不仅操作算法简单，而且效率也明显优于其它算法。-This code uses the maximum likelihood method to classify the image content. Not only the operating algorithm is simple, and the efficiency is significantly better than other algorithms....
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The Phase Gradient Autofocus (PGA) algorithm
has been widely used in Spotlight Synthetic Aperture
Radar (SAR) to remove motion-induced blurs in the
images. The PGA algorithm has been proven to be a superior
autofocus method. PGA assumes a nar
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该程序包使用最大似然估计法来对子孔径测量结果做拼接，所有的子孔径图有相同的旋转轴，有很好的拼接效果。-This code uses the maximum-likelihood estimation to stitch the subaperture measurements. All the subaperture maps rotate with a common rotation axis.It can get goog stitch results.
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利用极大似然估计进行盲反卷积复原，通过多帧图像约束，效果较好-Use of maximum likelihood estimates for blind deconvolution restoration by the multi-frame image constraint, the better
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我们提出一种新方法用于单幅图像的空间变化模糊识别,在图像中的每个局部小块，这个局部模糊被选择在一个候选PSFS有限集中间，用一个极大似然方法。我们打算用广义似然减少参数的数量，用广义奇异值分解限制计算值，但是要对图像做出适当的边界假设。-We present a new approach for spatially varying blur identification
using a single image. Within each local patch in the
image,
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