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为解决多阈值图像分割中分割区域数较难确定的问题,提出一种基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的自适应多阈值图像分割方法.基于图像直方图的多阈值分割的本质是寻找直方图各峰间的谷底,但其个数较难确定且各局部峰并非都是高斯分布.因此文中用更具普适性的混合α稳定分布拟合直方图,建立包含局部峰个数及各分布元参数的分层贝叶斯概率模型.采用RJMCMC后验概率推理自适应确定混合α稳定分布的分布元个数及各自参数,从而获得分割区域数和多阈值参数.针对单晶炉拉晶图像、人脑核磁共振图像及国际标准测试图进行测试,结果表明该方法准确地建立图像分割模型,得到满意的多阈值分割结果. 相似文献
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本文研究了一种正交中继信道的信道容量及资源分配问题。其中,源节点到中继节点之间的信道与源节点和中继节点到目的节点之间的信道在时间上相互正交。论文首先求出了系统的信道容量上界及下界,且中继策略为部分译码-转发时,上界和下界相等,从而给出了信道容量。对于高斯正交中继信道,为了最大化信道容量,论文还研究了各种系统资源的优化问题,包括时间、功率等。仿真结果表明,仅对信道的时间分配参数进行优化与优化所有的参数相比,信道容量损失很小,且给出了此时最优时间分配的解析解。 相似文献
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本文提出一种基于核函数的系统模型辨识方法。首先通过线性最小二乘确定低维空间中的非线性子空间,并经主分量分析提取与线性子空间基向量近似正交的非线性主分量,再经核密度估计进行聚类,自适应选择多个核将非线性子空间映射到高维空间,从而将任何一个线性和非线性的联合问题最终变成一个高维空间中的线性问题,最后借助线性最小二乘获得一个精确参数的系统模型。经过实验验证,该方法具有较好的效果。 相似文献
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基于脉冲耦合神经网络的图像融合 总被引:8,自引:0,他引:8
该文在脉冲耦合神经网络(PCNN)基本摸型的基础上得出并行脉冲耦合神经网络群,并在此基础上提出了一种基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法,该算法能够将多传感器获取的同一对象的多个图像融合于一幅图像中,有效模拟了人类视觉系统;最后对图像进行了实验,分析了参数的影响,得到了较好的结果。 相似文献
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本文提出了一种基于平行因子分析的近场窄带信源频率、距离及二维到达角联合估计新算法.首先给出一种新的十字阵列;然后结合Toeplitz矩阵的结构特点,选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量巧妙构造5个Toeplitz矩阵;接着在高阶累积量域构造平行因子分析模型,分析了该模型低秩分解的唯一性,并从其分解得到的矩阵中联合估计信源参数.与现有方法相比,该算法有效降低了阵列的孔径损失,无须参数配对.仿真结果表明该算法是有效的. 相似文献
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介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation,UT)算法,并对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行比较,阐明了UKF优于EKF。在此基础上,提出了一种基于Unscented变换(UT)的高斯和滤波算法,该算法首先通过合并准则得到适当个数的混合高斯模型,逼近系统中非高斯噪声的概率密度;然后,再通过UT算法进行滤波。最后分别对基于EKF和UKF的滤波方法进行实验,并对实验结果进行比较与分析,验证了算法的有效性和优良性。 相似文献