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THEPROBABILITYH-THEVIDENCEFUSION

于 2013-09-23 发布文件大小:247KB

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代码说明：

针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题, 本文将多模型概率假设密度 (Multiple-model probability hypothesis density, MM-PHD) 滤波器和平滑算法相结合, 提出了 MM-PHD 前向 – 后向平滑器. 为了避免引入复杂的随机有限集 (Random finite set, RFS) 理论, 本文根据 PHD 的物理空间 (Physical space) 描述法推导得到了 MM-PHD 平滑器的后向更新公式. 由于 MM-PHD 前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分(By integrating the multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) filter with the smoothing al- gorithms, an MM-PHD forward-backward smoother is proposed in this paper for tracking multiple maneuvering targets in clutter. To avoid use of complex random finite set (RFS) theory, the backward updated equation of the MM-PHD smoother can be derived according to the physical-space explanation of the PHD)

文件列表：

THEPROBABILITYHY_省略_THEVIDENCEFUSION_1d9.caj,280372,2011-09-23

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gtcgdwh
vc编写数字图像处理的程序,其中有图像处理的各种方法的程序(Vc write a digital image processing program, including the various methods of image processing program)

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大气校正软件MODTRAN4.3.1，MODTRAN里提供了6种差异显著且有代表性的大气模型，这些模型的温度、水汽、臭氧廓线都有明显差异。近北极冬季模型（Sub-Arctic Winter）具有最低陆表温度，中纬度冬季模型（Mid-Latitude Winter）次之；热带模型（Tropical）和中纬度夏季模型（Mid-Latitude Summer）具有最高的陆表温度。对流层顶，热带模型的温度反而是最低的，而近北极夏季模型（Sub-Arctic Summer）具有最高的温度。在这6种模型中，除陆表外的第二温度峰值高度出现在海拔50km左右，这里近北极夏季模型具有最高温度，中纬度夏季模型与之近乎相等，在这个海拔上近北极冬季模型的温度是最低的。1976美国标准模型（1976U.S. Standard）在这一系列模型中提供了一个近乎与中位数值的选择。(Atmosphere Correction Software Modtran 4.3.1, it provides six distinct and representative atmospheric models with distinct differences in temperature, water vapor, and ozone profiles.)

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用OSTU和KSW实现多阈值图像分割，matlab代码(Image Segmentation Using OSTU and KSW)

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matlabcode
说明：相当的经典啊是基于matlab的大家做图像匹配的都可以用的到,做三维重建方面的。(Rather is based on the classic ah matlab we do the image matching can be used for that, so three-dimensional reconstruction.)

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指纹灰度图像的matlab代码，文件附带指纹图像(Gray-scale fingerprint image matlab code, documents attached to the fingerprint image)

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基于MATLAB的SOM神经网络设计源程序(MATLAB-based SOM neural network design source)

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matlab编写的图像处理正则化软件包。包含了基本的数字图像处理正则化(Matlab prepared by the image processing Regularization package. Contains a basic digital image processing Regularization)

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sift_ImageProcessing
sift特征点检测及图像拼接，matlab7.0实现的，我从别人那里整过来的，测试的话，用在matlab里面直接调用match( b1.jpg , b2.jpg )即可，我测试成功，里面也有说明文档，为了科研，共享，希望大家有好的代码都0分共享，与己方便，与人方便，中国科研才会发展更迅速(sift feature point detection and image stitching of, matlab7.0 realized, I come from others where the whole test, used in matlab inside direct calls to match (' b1.jpg' , ' b2.jpg' ) can I test success, which also has documentation, in order to research, share, and hope everyone has a good code sharing, and has convenient, and accommodating, the more rapid development of China' s scientific research will)

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