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SVM训练过程与步骤

于 2020-12-05 发布
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介绍用SVM训练的过程、步骤,对于初学者来说,有一个感性认识和思路。如果直接去看SVM,怎么看都是一头雾水

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  • MATLAB信号处理EEMD工具箱
    EEMD是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时,不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然,每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果,这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的,当使用足够测试的全体均值时,噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果,随着越来越多的测试,附加的噪声被消除了,唯一持久稳固的部分是信号本身。
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    用共生矩阵进行纹理特征提取**************************************************************************% 图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取,d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function : T=Texture(Image) %Image : 输入图像数据%T : 返回八维纹理特征行向量%******************************
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