GCBAC

2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 设以下模式类别具有正态概率密度函数： ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T} ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T} （1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。 （2）绘出判别界面。 3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为 ：，，，， ：，，， ，试问属于哪一类？ 4．设有两类一维模式，每一类都是正态分布，两类的均值和均方差分别为，；，。 采用（0-1）损失函数，且。 （1）试绘出两类模式的密度函数曲线，其判别界面位于何处？ （2）若已获得样本：-3，-2，1，3，5，试判断它们各属于哪一类。(bayes ，matlab)

初步的代码，只保存边界的声波逆时偏移 RTM

正弦波加窄带高斯噪声，其联合概率分布服从瑞利。(Sine wave plus narrowband Gaussian noise, the joint probability distribution subject to Rayleigh.)

beta过程+稀疏表示，做单帧超分辨率重建(single imagle super-resolution by beta process)

斐波那契数的实现算法及分析,标准化实验报告样本()

说明：  转载的，通过眨眼前后灰度图对比是别人眼，一个学习opencv工具的好例程。(Reproduced by blinking eyes of others around the grayscale contrast, a learning tool opencv good routine.)

Wily book Digital Image processing fundamental dip

模糊C均值聚类算法，对图像进行分类，图像处理，多类划分，SAR图像分类(Fuzzy c-means algorithm clustering algorithm, the image classification, image processing, many kinds of division, the SAR image classification)

利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景(The use of foreground and background to achieve segmentation adaptive threshold method based on histogram)

说明：  用于处理亮度不一样或者曝光时间长短不一样的图像，通过图像融合增强图像效果。(Used to process images with different brightness or different exposure time, and enhance the image effect through image fusion.)