📚 ML-EM技术资料

📦 资源总数：211
📄 技术文档：1
💻 源代码：16971
ML-EM技术，即最大似然-期望最大化算法，在信号处理与图像重建领域展现出了卓越性能。通过迭代优化过程，该方法能够从噪声数据中恢复出高质量的信息，广泛应用于医学成像、遥感分析及通信系统设计等多个前沿科技领域。对于致力于提升自身技能的电子工程师而言，掌握ML-EM不仅意味着对复杂问题解决能力的增强，更是开拓职业发展新机遇的关键。本站提供211份精选资源，助您深入理解并灵活运用这一强大工具。

🔥 ML-EM热门资料

查看全部211个资源 »

从ML-EM 重建算法入手，分析了贝叶斯模型的一些关键点，针对采用传统方法求解MAP问题的局限性，提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络重建算法，为了保留边缘信息，引入了二进制的保边缘变量，并应用共轭神经网络求解，模拟的重建结果表明，应用这种算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建图像@...

📅 👤 ztj182002
ML-EM 重建算法

📄 ML-EM技术文档

查看更多 »
📄
关于EM的一本好教程
教程

💻 ML-EM源代码

查看更多 »
💻
eml_em_test.m
💻
eml_osem_example.m
💻
test_flops.m
💻
mlem_deconv.m
💻
psf_mismatch_example1.m
💻
eml_em.m
📂 ML-EM资料分类
🔥 热门资料 查看最受欢迎的资源 📄 技术文档 技术手册与Datasheet 💻 源代码 程序代码与工程文件 📚 全部资料 211 个资源