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测试测量 基于特征提取与认证的彩色图像人脸检测

在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后,综合这两种方法的优点,提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的,所以对人脸图像使用二维小波变换,提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立 ...
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仿真技术 matlab语言基础PPT

MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数,也不需要说明数据类型的矩阵(向量和标量为矩阵的特例),而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。
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人工智能/神经网络 K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K-均值聚类的的时间复杂度是n*k*m

K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K-均值聚类的的时间复杂度是n*k*m,其中n为样本数,k为类别数,m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类,寻找最优,列举一遍约66.7天,分成3类,则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点,本人正在编制模 ...
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数学计算 利用横向递归算法解决数据组合的问题

利用横向递归算法解决数据组合的问题, 比如数组为a, 长度为len, 横向递归 B display(a,len) b是二维数组,a是一维数组
https://www.eeworm.com/dl/641/131396.html
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数学计算 jaccobi迭代法和GS迭代法求解线性方程组

jaccobi迭代法和GS迭代法求解线性方程组,并有著名病态对称正定矩阵Hilbert矩阵的生成程序和其不同维数下,求解结果的对比作图
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数学计算 SOR(超松弛)迭代发求解线性方程组问题

SOR(超松弛)迭代发求解线性方程组问题,带有Hilbert矩阵生成程序和其不同维数下求解的结果对比作图
https://www.eeworm.com/dl/641/132777.html
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人工智能/神经网络 调用过程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combinin

调用过程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP,三维数组,(i,j,k)为第k个样本的DP矩阵 targets 为 0 1 2
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数值算法/人工智能 用Burg算法估计AR模型参数

用Burg算法估计AR模型参数,进而实现功率谱估计. 形参说明: x——双精度实型一维数组,长度为n,存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组,长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率,即AR模型激励白噪声的方差。 ...
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数值算法/人工智能 计算ARMA(p

计算ARMA(p,q)模型的功率谱密度。 形参说明: b——双精度实型一维数组,长度为(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组,长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量, ...
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人工智能/神经网络 SOM神经网络

SOM神经网络,可以进行特征提取和模式分类,特别是特征维数较多的情况。
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