存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.

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matlab非参数代码非参数采样纹理合成 CS663 最终项目。 通过非参数采样进行纹理合成。 这是加州大学伯克利分校的 Alexei A. Efros 和 Thomas K. Leung 关于通过非参数采样进行纹理合成的论文的实现。 我们已经实现了 matlab 代码，最终报告包含最终结果。

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