matlab产生Alpha稳定分布随机数；
Alpha稳定分布概率密度函数计算。
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本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；
第2章介绍贝叶斯决策理论；
第3章介绍概率密度函数的参数估计；
第4章介绍参数判别分类方法；
第5章介绍聚类分析；
第6章介绍特征提取与选择；
第7章介绍模糊模式识别；
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。

将雷达回波信号写为如下稀疏形式：其中为基矩阵，为待求系数列向量。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。

基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1. RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2. 目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3. opencv版本运行：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4. Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833

第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

实验内容：⑴用matlab语言代码实现。
⑵产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。
⑶对粉红色噪声和高斯色噪声进行相关分析和谱分析。
计算粉红色噪声、高斯色噪声的均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度、相关函数。
⑷所有结果均用图示法来表示，能读出具体值。

MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.

matlab二维正态概率密度二维概率分布

matlab对比理论的莱斯衰落概率密度与仿真的莱斯衰落概率密度k=0

用均值漂移算法实现目标跟踪，均值漂移算法是一种基于核函数估计的无参数算法，它无需估计整个区间的概率密度也无需知道区间内样本的分布情况，由于其具有较低的计算量，且计算速度快，抗干扰能力强在解决计算机视觉领域尤其是目标跟踪方面表现出了良好的鲁棒性和实时性。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。