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Nonparametric_Snakes
- ０７年的一个ＩＥＥＥ文献．传统的snake是确定一组参数来调整内外力的平衡，本文应用非参数snake把获得参数这一困难的问题转化为求边界的一个好的概率密度估计问题
Speech_Recognition_System_Based_on_HMM_in_MATLAB_E
- 摘要 : 在 MAT LAB环境下利用语音工具箱 Voice Box实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。在 实时录音的情况下 , 利用该语音识别系统 , 不同的人对 20条 2～8个字的语音命令进行识别 , 准确率可达到 95 ％ , 识别时间 115～3 s , 实现了小词汇量连续语音的非特定人的实时识别。
粒子滤波算法综述
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述，首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题 阐述粒子滤波的原理，然后在分析采样重要性，重采样算法基础上 讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段，最后从概率密度函数的角度出发，将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较，阐明了粒子滤波的适应性， 给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用并展望了其未来发展方向。
f
- 模式识别课件 当预先不知道类型数目，或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时，为了确定分类器的性能，可以利用聚类分析的方法。-When the pre-recognition software does not know the type of number, or parameter estimation and non-parameter estimation it is difficult to determine the different types of ca
m
- Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.-Mean Shift the conc
ekfslam_web_v2.0
- 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题其中最主要的问题是需要用大量的样本数量能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter can be used as an effective means to solve the SLAM problem, but the algorithm still exist some problems in which the most important issue is the
ASRV1.19
- 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
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- 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
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- 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。-Although the particle filter to solve the SLAM problem can be an effective means, but the algorithm still exist some problems. One of the most important issue is the need f
Aeronautical-channel-modeling
- 主要讲解了航空信道模型的仿真实现和参数选择，给出了各信道场景下的接收信号星座图以及概率密度曲线。-Mainly on the aviation simulation channel model implementation and parameter selection are given scenarios each channel received signal constellation and the probability density curve.
target-detection-in-sea-clutter
- 作者分析了海杂波的多普勒谱特性，给 出了两种基于多普勒谱特征的检测方法，应用联合瑞利概率密度函数描述海杂波 多普勒谱的统计特性和熵值方式表示多普勒谱的波形特性。 -As the present study on sea clutter are shown, based on the analysis of sea clutter Doppler spectrum characteristics, two target detection algorithms are propo
_time_frequency_toolbox
- 时频分析，用于时频分析，压缩文件，概率密度曲线 ，计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线。-Time-frequency analysis, time-frequency analysis is used to compressed files
imgrayscaling
- 直方图处理，是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布，使输出像素灰度的概率密度均匀分布。应信息学的理论来解释，即具有最大熵的图像为均衡化图像。-Histogram processing
progream
- Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If a noise, its amplitude distribution obeys the gaussian distribution, and its power spectral density is uniformly distributed, has des
ASD
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
qwe
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
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- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 -Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise.
CHAOGAOSI
- 研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布，然而语音信号很难用单一的概率密度 函数准确描述，针对这一情况，提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法，并推导了 基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比，该算法不 仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知 质量。 -Recent research indicates that the speech spectral ampli
ApplicationImproved--r-Algorithm
- 粒子滤波算法在非线性系统中得到了广泛的应用，其精度取决于目标概率函数和重要性函数是否相近，并且样本退化问题也影响了算法的性能。针对粒子滤波算法中样本退化的问题，本文提出一种基于奇异值分解的粒子滤波算法。该算法通过使用奇异值分解方法得到的重要性概率密度函数更接近于目标概率分布，降低样本退化的影响，提高了滤波器的精度，然后在列车组合定位系统的数学模型中应用该算法进行仿真实验。 -Particle filter algorithm for nonlinear systems is widely use
statistic-matlab.doc
- matlab常用概率统计代码,包括各种随机数产生代码，随机变量概率密度计算，累积概率值，逆累积分布函数，随机变量数据特征，统计作图，参数估计-The common code of statistic analysis by Matlab