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粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率， 可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样 法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行 近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式 的概率密度分布。

压缩感知用于磁共振成像的快速重建，基于快速阈值收缩迭代算法，收敛速度很快

从Kinect beta（2013-07-05）拍摄的深度视频中提取DSTIP（时空兴趣点）和DCSF（局部长方体描述符）

classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示。将全极化影像进行PauliRGB分解后，产生的三分量，进行编码设色，合称为PauliRGB图像。

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超声图像通常会含有SPECKLE噪声，本代码用于仿真生成图像的SPECKLE噪声，对研究去噪的同学有一定的帮助

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利用PCA方法对人脸图像进行特征提取和降维，人脸数据是英国剑桥大学的ORL人脸数据库是英国剑桥大学的ORL人脸数据库。可以自己选择样本数目进行测试不同样本时PCA的识别率，适合初学者！

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