信号检测与估计理论最大后验概率准则，自己编写，欢迎下载

在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。

关于最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）的MATLAB代码

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

第一篇　底子学识第1章　图像/视频底子学识第2章　图像缩放第3章　图像品质增强底子本领第4章　超分说率规复本领第二篇　基于重修的超分说率规复第5章　基于重修的图像超分说率规复本领概述第6章　凸集投影以及最大后验概率估量第7章　基于mrf模子的map图像超分说率规复第8章　基于梯度矢量流解放的图像超分说率规复第9章　基于货物的监控视频超分说率规复第10章　基于权值矩阵的超分说率盲规复第11章　基于小波变更域的超分说率规复第12章　基于单帧高分说率图像的视频序列超分说率规复第三篇　基于学习的超分说率规复第13章　基于学习的超分说率规复本领概述第14章　基于示例学习的超分说率规复算法第15章　基于多类料想器学习的超分说率规复第16章　基于学习的人脸图像超分说率规复第四篇　高动态规模展现第17章　高动态规模图像可视化本领概述第18章　基于自顺应细节增强的高动态规模图像可视化第五篇　超分说率规复本领的阻滞趋向第19章　超分说率规复本领的阻滞趋向

在Matlab下的最大后验概率算法MAPalgorithm

贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最初再利用期望值和修正概率做出最优决策。
　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

描述贝叶斯在信号检测的应用贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用．结合图像去噪问题，讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术，并推导了信号的最小均方误差估计；
在此基础上，提出了一种利用后验均值原则推导维纳滤波表达式的方法．

通过Matlab模仿了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

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。