（1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值

背景分离matlab代码计算机视觉与模式识别 内容 1.关于此存储库 该存储库是基本计算机视觉和图像处理技术的集合。 算法的实现在MATLAB中。 2.直方图均衡 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 3.对比度拉伸 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 4.边缘检测 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 5.去除背景 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 6.背景前景分离 前景检测和背景减法是计算机视觉和图像处理中的主要任务。 查看更多详细信息。 代码

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matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

hsi matlab代码Matlab实施的“利用空间和光谱注意力进行快速高光谱跟踪（FHT） ”及改进版“快速鲁棒高光谱视频跟踪算法（FRHT） ” 安装 下载资源库。 运行compile.m命令来编译mex文件：将opencv_include和opencv_libpath设置为正确的opencv_libpath路径。 使用evaluate_FHT.m脚本来可视化跟踪器。 将tracker_path变量设置为源代码所在的目录，并将base_path设置为您存储HSI序列的目录。 要使用FRHT，请在read_default_csr_parameters hgray设置parameters.feature_type以使用一个通道的灰度功能，并设置parameters.use_PSR True。 数据集 在（key：n616）下载Whisper数据集。 项目总结 与可见图像相比，HyperSpectral Images（HSI）可以利用丰富的光谱信息来更好地将前景对象与复杂背景区分开。 尽管性能不断提高，但HSI跟踪器在处理高维HSI数据时总是很慢。 在本文中，我们提出了一种在基于相关滤波

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主要功能： 1、支持单值分类和二值分类的超球体构建 2、支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 3、支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化 4、支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 的参数优化 5、支持加权的 SVDD 资源使用事项： 1、提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的介绍 2、需要 R2016b 以上的 MATLAB 版本 3、内含详细的使用说明 4、主要用于单类(One-class)分类问题得的研究。对于单分类任务。不是分类问题以“区分不同的类”为目标，也不是回归问题以“对每一个样本产生一个期望输出”为目标，而是给出一个关于训练样本集的描述，同时检测哪些与这个训练样本集相似的(新的)样本。该描述应该覆盖代表训练样本集的样本类，同时，在理想情况下，该描述应该能够将样本空间中其它所有可能的异常样本排除在外。

用matlab实现两帧点云的匹配，该算法基于ICP理论，且绕一轴的ICP算法。

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