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BGA
- 题目：非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法（BG算法） 本源码实现了下面参考文献中的算法，并对该文献中的实例进行了仿真-Title: Non-stationary time series mutation detection heuristic segmentation algorithm (BG algorithm) of the source references to achieve the following algorithm, and examples of the liter
transmitter_model_final
- 在BFSK发射机的基本部分是序言和数据输入电路。序言序列定位在每122位的数据包前一共有128位的数据包。序言的主要目的是协助接待，同时提供同步和数据包位。 数据输入电路主要由来自存储元件和卷积编码器与R = 1 / 2。因此，输入位必须被储存在一个临时内存，并在61位的存储区块分区。然后，卷积编码器，并增加了一倍位在邮件的末尾2位更多线索。阿多路可确保正确的序列，编码的比特之间的序言和选择，是传播到下一个阶段。 在下一阶段的发射器由两个直接器（DDS）数字合成器，以及一个用0和
Data-analysis-of-the-application
- 把时间序列分析的方法和理论引入业务监控中。本文的创新点 在于利用AR州人模型建模前，通过孤立点和变点检测对数据做预处理， 先用控制图法去除孤立点，然后用变点检测的方法定位变点，最后对变 点前后的时间序列分段预测，从而提高了预测的准确度和可信度 -Time series analysis methods and theoretical introduction of the service monitoring. Innovation of this paper is to use
Effectual-Method-for-Crowd-Counting
- 对固定镜头下视频序列中运动人体的检测和跟踪方法进行研究，利用灰度图像差分双向投影信息检测人体目标，提出一种基于统 计运动区域几何特征固定比例的分割算法，使用最近邻匹配方法对人体进行跟踪。-Video sequences in the detection and tracking of the movement of the human body to study under the fixed lens, bi-directional projector information using
Automatic-People-Counting-
- 提出了智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计系统。。该系统通过机器学习的方法对视频序列中人的头肩部位进行准确地检测。克服了传统检测方法如连通域分析和简单模板匹配的不足。-Automatic people counting system based on machine learning in intelligent video surveillance. . The system through machine learning methods to accurately detect the
ECG2_NSA.m
- NSA－实数负选择 RSA －时间序列异常检测－ECG时序数据-negative selection algorithm － for time series ECG abnormal detection