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详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法，以及其应用，对利用这些模型的朋友，想了解此算法的最好的资料。

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种, 其中阈值方法优点比较突出, 但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题, 将Geese- LDW- PSO 算法的位置更新公式作了改进, 即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置, 并将之用于熵阈值图像分割中。仿真实验表明, 该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值。仿真结果显示, 该方法对车牌分割具有较好的性能。专业论文，为广大做毕设同学提供资源

现代电力系统分析 电力系统分析（上，下册）电力系统稳态分析

大津法及最优迭代求分割阈值（opencv2），采用了该文献中的代码思想并作了修改。大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974 ，这篇文中附的代码有问题，做了修改。

CEC05测试函数及Matlab图 测试算法用的令令令人令◆令∑4斗001∑∑+6IC1JU∑∑50.50-2000u∈1口∑—-∏++160250

：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础

本资源讲解了利用模糊理论与PID控制理论相结合的思路，设计了模糊PID控制器，并用于液压伺服系统中。

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目录 第一部分MATLAB应用基础第1章MATLAB基础知识1．1基本概念1．1．1数据类型概述1．1．2整数类型1．1．3浮点数类型1．1．4常量与变量1．1．5数组、矩阵、向量和标量1．1．6字符型数据1．1．7运算符1．1．8复数1．1．9无穷量和非数值量1．2向量1．2．1向量的生成1．2．2向量的加减和数乘运算1．2．3向量的点、叉积运算1．3数组1．3．1数组的创建和操作1．3．2数组的常见运算1．4矩阵1．4．1矩阵生成1．4．2向量的生成1．4．3矩阵加减运算1．4．4矩阵乘法运

用MATLAB实现图像质量评价方法——峰值信噪比。