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TRAINVQ
- 這是一個利用讀取一碼本來執行向量量化的vc代码-This is a code used to read an original implementation of the vector quantization vc code
CH3
- L3_1.m: 純量量化器的設計(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式) gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式) gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式) LBG.m: LBG訓練法(函式) quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3
VQ
- 用matlab实现基于LBG算法的向量量化编码-Matlab by LBG algorithm based on vector quantization coding
svmsegmentation
- 为了提高白细胞自动识别算法的性能,提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法. 该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本,将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测. 均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB) 颜色空间寻找正训练样本集,通过均匀抽样和颜色量化措施,实现单类支持向量机(SVM) 在线实时训练,最终图像像素经过单类SVM 分类来实现分割. 实验表明,新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性,图像分割精度优于常用流域算法,而耗
VQ
- 向量量化編碼源碼,將影像壓縮更小的倍率!!節省空間!-vector quantization
lvq
- 学习向量量化神经网络模型与学习算法及MATLAB实现-Learning vector quantization neural network model and learning algorithm
lvq_pak-3.1
- VC++的人工智能领域的学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)的实现包。-VC++ the field of artificial intelligence learning vector quantization LVQ (Learning Vector Quantization) implementation package.
VQ
- Matlab for VQ 向量量化編碼-Matlab for VQ vector quantization
TSVQ
- matlab TSVQ 樹狀結構向量量化編碼-matlab for TSVQ Tree-structured Vector Quantization
Face-orientation-recognition
- LVQ即学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法神经网络，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。本课题要求使用LVQ神经网络训练人脸的特征数据，得到模型对任一人脸图像的朝向进行识别。-Learning Vector Quantization LVQ neural network that is used to train competitive layer neural network supervised learning methods in the field of patt
DCTlicheng
- 研究表明，构成K一L变换矩阵的向量也就是ToePhtz矩阵的特征向量。与此同时，离散 余弦变换矩阵逼近于ToePutz矩阵的特征向量矩阵，所以离散余弦变换矩阵与自然图像的 K一L变换矩阵十分相似。经过离散余弦变换后的变换系数块的协方差矩阵Cy非常接近对角 阵，即除了对角线元素以外，其它很多元素都近似为0，并且在左上角集中了主要能量。这 反映了自然图像大部分区域变化不大，亮度突变只占少数，即图像能量以低频成分为主的特 性。通过变换后的量化，舍弃对视觉效果影响较小的次要信息，可达
Neural-network-toolbox-function
- Matlab神经网络工具箱函数涉及的网络模型有，感知机网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络、自组织神经网络、学习向量量化神经网络、Elman神经网络、Hopfield神经网络、自适应滤波和控制系统网络等。-Matlab neural network toolbox function involving network model have a perceptron and linear neural network, BP neural network, RBF neural net
vq-Speakerrecognized
- vq矢量量化，对说话人进行识别，内置有语音样本，识别率高达90 。对语音信号进行读取，预处理，特征参数提取，向量量，训练，对比识别。-vq vector quantization for speaker identification, built-in voice samples, the recognition rate of 90 . Read the speech signal, preprocessing, feature extraction, the amount of vector
jingzhenxingshenjingwanglou
- 竞争型神经网络 主要有自主型竞争、自组特征映射、自适应共振理论、学习向量量化等神经网络-Competitive neural networks are mainly autonomous competition, since the group feature mapping, adaptive resonance theory, learning vector quantization neural network
Quantitative-trading10
- 量化投资——以Matlab为工具第十章：高级篇-基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用-Quantitative trading
bnn-master
- 一个高度优化的轻量深度学习前向框架，使用C/C++语言开发，跨平台，支持读取Caffe模型文件，主要处理卷积神经网络。与市面上大多数移动端解决方案不同，我们的量化压缩技术不仅针对模型的权重，还涉及到输入的特征向量压缩。针对这一特性我们在模型文件和内存大小得到裁剪的同时还对框架的性能做了大量优化。(A highly optimized lightweight deep learning forward framework, developed using C/C++ language, cross