RJMCMC算法相关论文
近年来贝叶斯方法在图像和信号处理方面获得了广泛的应用,统计信号和图像处理中一个日益重要的话题就是非高斯信号特征和数据的建......
变点模型是一种重要的统计模型,变点问题的理论研究也广泛应用于各个领域,因此研究变点问题是一个热门方向。泊松分布是概率论中常......
当前全波形LiDAR数据的分解方法仅考虑波形拟合,不能充分反映地物目标的散射特性.针对这一问题,提出利用有效散射单元表达全波形Li......
确定图像类别数是图像分割中的重要任务，在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性......
传统激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据处理均采用固定数的波形分解方法,容易遗漏部分重叠的返回波,降低波形拟合......
提出了一种基于粒子RJMCMC算法的人体运动跟踪仿真算法,首先利用Simulink仿真将人体运动过程中各个关节点逐一收集起来,建立运动特......
为了实现SAR图像的可变类分割,本文提出了一种基于区域的多尺度可变类分割方法。首先,利用曲波变换对SAR图像进行多尺度分解,获取......
为了自动确定遥感图像分割中的类别数,提出了一种结合规则划分和逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法的可变类图像分割方法。首先,......
线性模型在经典计量经济学领域中占有十分重要的地位,它是其他计量模型的基础。在实际应用中,许多重要的宏观经济时间序列总表现出......
自动确定地物类别数是SAR图像分割方法研究的重点和难点问题,为此,提出一种自动确定类别数的SAR图像分割算法。首先假定SAR图像中......
在遥感图像分割中,自动确定图像类别数是其重点也是难点问题,为此,提出了基于像素和区域两种策略下利用可逆跳变马尔可夫链蒙特卡......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对传统方法难以实现全波激光雷达数据中非对称波形分解的问题,本文提出一种结合可变分量偏正态模型和可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛（R......
在全波LiDAR数据波形分解中,自动确定其波形分解数是其重点也是难点问题,为此,本文提出了基于高斯混合模型和有效散射单元两种策略......
本文主要考察了变系数分位数模型，并通过RJMCMC(ReversiblejumpMarkovchainMonteCarlo)算法估计系数函数。这种估计方法充分考虑了......
