一，噪声的介绍和卷积
二、各个滤波函数的解读，定义与源代码
三、综合所有的滤波，加滑动条控制核大小来blur
四、Matlab 辅助表达
一，噪声的介绍
图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概...
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2016-07-23 18:23:44
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马尔可夫链 1、建立转移概率矩阵: 马尔可夫链是一种时间离散、状态离散、带有记忆功能情况的随机过程，是预测中常用到的一种数学模型。如果数据的本身的每一时刻的状态仅仅取决于紧接在他前面的随机变量的所处状态，而与这之前的状态无关，这就是马尔可夫链的“无后效性”。 经过了解本文的销量对于时间序列敏感性不高 ...
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2016-07-21 17:54:35
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最近在读吴军的《数学之美》，书里很多内容之前已经略有了解，这次有了新体会，随手记下，算是开卷有益吧。 --20160701 1. Hidden Markov Model 从对（相对静态的）随机变量的研究发展到对随机变量的时间序列S1，S2，S3..., 即随机过程（动态的）的研究。 2. 信息的作用 ...
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2016-07-01 22:55:21
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K-L变换的理论知识
K-L变换是除了PCA外的另一种常用的特征提取方法，它有很多种形式，最基本的形式跟PCA类似，它跟PCA的不同在于，PCA是一种无监督的特征变换，而K-L变换能够考虑到不同的分类信息，实现有监督的特征提取。
根据随机过程中的KL展开理论，将随机过程描述为无数个正交函数的线性组合，而在模式识别问题中，通常可以将一个样本看成是随机向量的某一次实现结果，所以假设有一d维随机向量...
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2016-06-23 18:55:45
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当Godel听说了Gauss能证明一切命题，他让Gauss证明“存在Gauss不能证明的命题”Gauss证出来了，但还是不存在他不能证明的命题。量子态就是这样产生的。上帝不掷骰子，除非Gauss答应让他赢一次。Gauss不能理解随机过程，因为他能预测随机数。Gauss用奥卡姆剃刀剃胡子。只有 Gau ...
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2016-06-20 00:23:32
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模式识别算法 肌电模式特征提取 普遍认为，肌电信号是一非稳态随机过程，它的幅值、方差、能量及频率因收缩等级的不同而不同，此外肌电信号信噪比低，所以可以把原始信号看作是超高维或者是无穷维的特征。特征的选择有几种类型： 1.对肌电信号过程进行物理建模，把其中一个或者多个物理量作为用于分类的特征，对于表面... ...
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2016-04-18 22:40:33
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x264代码剖析（十七）：核心算法之熵编码(Entropy Encoding)
熵编码是无损压缩编码方法，它生产的码流可以经解码无失真地恢复出原始数据。熵编码是建立在随机过程的统计特性基础上的。本文对熵编码中的CAVLC（基于上下文自适应的可变长编码）和CABAC（基于上下文的自适应二进制算术熵编码）进行简单介绍，并给出x264中熵编码对应的代码分析。
在H.264的CAV...
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2016-04-01 18:46:08
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本章介绍时间序列中的基本概念。特别地，介绍随机过程、均值、方差、协方差函数、平稳过程和自相关函数等概念。 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义，本科上过相关课程，用的是《应用随机过程》清华林元烈老师的书。第1章第5节： 上面的定义比较清楚明白。按照本书上的说法，随机变量序列就是一个随机过程，
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2016-02-05 18:52:26
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图像处理数学方法在图像处理的发展过程中，数学始终起着举足轻重的作用，并渗透在图像处理的所有分支之中。到上世纪六七十年代为止，以Fourier分析为代表的线性处理方法占据了几乎整 个数字图像处理领域。在此期间，借助于随机过程理论，人们建立了图像模型通过概率论以及在此基础上建立的信息论建立了图像编码的框...
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2016-01-24 15:40:09
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马尔可夫链是一个随机过程，在这个过程中，我们假设前一个或前几个状态对预测下一个状态起决定性作用。和抛硬币不同，这些事件之间不是相互独立的。通过一个例子更容易理解。
想象一下天气只能是下雨天或者晴天。也就是说，状态空间是雨天或者晴天。我们可以将马尔可夫模型表示为一个转移矩阵，矩阵的每一行代表一个状态，每一列代表该状态转移到另外一个状态的概率。
然而，通过这个状态转移示意图更容易理...
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2016-01-13 09:25:11
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