دانلود رایگان کدهای آماده متلب مدل مخلوط گوسی

دانلود رایگان کدهای آماده متلب مدل مخلوط گوسیReviewed by Matlab Codes on Dec 21Rating: 5.0Gaussian Mixture Model GMM Free Download Matlab CodesGaussian Mixture Model GMM Free Download Matlab Codes

دانلود رایگان کدهای آماده متلب مدل مخلوط گوسی

Gaussian Mixture Model GMM Free Download Matlab Codes

لینک دانلود
توضیحات

This simulates the Gaussian Mixture Model
GUI for an Expectation-Maximization algorithm (EM) variant (Split-EM-Discriminant)
Program find the parameters of GMM model using EM algorithm and labels the data into classes
Encoding of data in Gaussian Mixture Model and retrieval through Gaussian Mixture Regression
This submission includes useful MATLAB functions for speaker recognition using adapted GMM.
Standard EM algorithm to fit a GMM with the (optional) consideration of background noise.
Variational Bayes method (mean field) for GMM can auto determine the number of components
Gaussian Mixture Model for Large Dimensional Data
Fast GMM (diagonal covariances only) with Kmeans initialization and Fisher Vectors
GMM-Based Hidden Markov Random Field for Color Image and 3D Volume Segmentation

این شبیه سازی مدل مخلوط گوسی
رابط کاربری گرافیکی برای یک الگوریتم انتظارحداکثر (EM) نوع (اسپلیتEM-تشخیص)
برنامه پیدا کردن پارامترهای مدل GMM با استفاده از الگوریتم EM و برچسب داده ها را به کلاس
رمزگذاری داده های در مدل مخلوط گوسی و بازیابی از طریق رگرسیون مخلوط گوسی
این تسلیم شامل توابع مفید MATLAB برای تشخیص صدا با استفاده از اقتباس GMM.
الگوریتم EM استاندارد به جا GMM با (اختیاری) نظر گرفتن نویز پس زمینه.
روش وردشی بیز (متوسط درست) برای GMM می تواند خودکار تعیین تعداد قطعات
مدل مخلوط گوسی برای داده های بزرگ بعدی
سریع GMM (تنها کوواریانس مورب) با مقدار دهی اولیه Kmeans و فیشر بردارها
GMMبر اساس مخفی مارکوف درست تصادفی برای رنگ تصویر و 3D جلد تقسیم بندی

 

فیلم آموزشی فارسی رایگان            جزوه کتاب نرم افزار          کدهای رایگان Matlab

 

انجام پروژه متلب
دانلود رایگان کدهای آماده متلب مدل مخلوط گوسی
5 (100%) 1 vote
0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *