基于matlab计算不等间距样本的一阶和二阶导数
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基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前,常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据,如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中,基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是,传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的计算,存在着一定的局限性。近年来,深度学习技术的快速发展为人员行走速度识别提供了新的思路和方法。 ....

【MATLAB第24期】源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集(线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite),解决多变量样本空值插值,以及零值插值
【MATLAB第24期】源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集(线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite),解决多变量样本空值插值,以及零值插值免费提供试用版代码,可自行运行计算结果。1.数据要求(1)数据均为数值格式。(2)每行为不同变量的值。(2)首尾数据得有值,不能空缺。2.插值方法(1)线性插值(2)三次插值(3)三次样条插值(4)最邻近插值(5)分段三次Hermit....

m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: TOF数据库如下: 2.算法涉及理论知识概要1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在...

二样本感知器的matlab程序设计
1. 题目 感知器的程序设计。样本向量S=(x1,x2),已知两个样本S1、S2,各代表一类样本,S1=(2,1) 可设它>0;S2=(1,3) 可设它<0 。希望设计一个分类器,把它们分开。设初值为 w1=0;w2=0;也可自己设置。通过感知器原理,设计一个直线方程,通过迭代的....

基于Matlab实现表征 DSERN 图像传感器的单样本光子计数直方图期望最大化算法 (PCH-EM)
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m基于PSO粒子群优化算法的最优样本组合策略分析matlab仿真
1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是:不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质,收敛速度较快,算法简单,容易编程实现。然而,PSO算法的缺点在于:(1)对于有多个局部极值点的函数,容易陷入到局部极值点中,得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种,其一是由于待优化函数的性质;其二是由于微粒群算法中微粒的多样性迅速消失,造成早熟收敛。这两个因素通常密不可分地纠缠在...

基于MATLAB的pso粒子群算法优化——计算样本再拟合函数最大值
1.算法概述 PSO是粒子群优化算法(——Particle Swarm Optimization)的英文缩写,是一种基于种群的随机优化技术,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 PSO算法是一种随机的、并行...

MATLAB生成正态样本以及正态矩阵、从文件读入矩阵
本文大多数内容来自于MATLAB的help命令,如果有不理解的可以使用这个命令阅读帮助文档。 1.生成高斯随机数样本矩阵: R = MVNRND(MU,SIGMA,N),其中MU是1*D均值向量,SIGMA是D*D协方差矩阵,N是样本数目,返回的R是N*D样本矩阵 示例 mu = [1 -1]; Sigma = [.9 .4; .4 .3]; r = mvnrnd(mu, ...
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