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指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自
detectsoucecode
- 利用最小总错误概率准则设计检测器的程序，计算最佳门限，研究门限在一定范围内变化时，Pe随门限变化的情况，给出Pe~ 曲线，对模拟结果进行分析。程序有注释。 -Use of design guidelines for minimizing the probability of error detection procedures, calculate the best threshold of threshold changes i
Class-separability
- 类可分离性的判别，特征选择与特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征因此需要有定量分析比较的方法，判断所得到的特征维数及所使用特征是否对分类最有利，这种用以定量检验分类性能的准则称为类可分离性判据。 类别可分离性判据，用来检验不同的特征组合对分类性能好坏的影响，并用来导出特征选择与特征提取的方法。 理想准则：某组特征使分类器错误概率最小-Class separability of discrimination, feature
maep
- 在闭启键控通信系统中，两个假设下的观察信号模型为： 若两个假设的先验概率相等，且 , ,采用最小平均错误概率准则，试确定判决表达式，并求最小平均错误概率，利用MATLAB软件比较其理论值、仿真值。上述情况中，噪声 是均值为 ，方差为 的高斯噪声，仿真信噪比范围： ，间隔为 。 -In the closed Kai keying communication systems, the observed signal mode
新建 360压缩 ZIP 文件
- 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序 了解正态分布模式的贝叶斯分类判别函数(IRIS simulation of Bias pattern recognition)