?高斯混合模型
...。 从振动信号中提取信号的特征向量分布属于随机过程,可以通过建立概率模型对属于不用故障程度的轴承信号的AR特征进行清晰地刻画。高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)是用高斯概率密度函数精确地将其量化,实为一种半参数的概率密度估计法。
?混合高斯模型
针对这些问题,人们提出了基于统计特性的混合高斯模型来对动态背景建模。混合高 斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是目前目标检测和背景建模最为常用的方法之一, 这种方法可以有效的处理光照变化,背景元素的重复运动,如...
?模型
混合高斯背景模型(Gaussian Mixture Model):在单高斯背景模型中将单个高斯分布作为相应某一像素值的概率密度分布,混合高斯背景模型对其进行了扩展,通过多个高斯概率密度...
?混合模型
4高斯混合模型及其EM求解 高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)是目 前使用最多的一种密度估计工具,它采用半参数化的密度估 计方法,结合了参数化和非参数化方法的优点...
动态高斯混合模型 ; 基于动态高斯混合模型
有限高斯混合模型
分层高斯混合模型
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