ICSS变点检测方法下载。-ITADN社区

ICSS变化点检测方法.rar

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本资源为ICSS变化点检测方法相关材料，包含变化点检测算法介绍及应用实例，适用于信号处理和时间序列分析研究。使用ICSS方法检测时间序列的结构突变点，以此来判断时间序列是否发生结构变化。

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这段MATLAB代码实现了基于ICSS算法来检测时间序列中方差的变化点，有助于分析和理解数据中波动性结构的变化。 Matlab代码sqrtICSS通过迭代累积平方和（ICSS）算法检测时间序列的方差变化点。该方法使用累加平方和来追溯检测方差的变化。示例： ```matlab clear; clc; D_star = 1.358; global a cp num_of_cp; a = randn(700, 1); a(391:517) = a(391:517) * sqrt(0.365); a(518:700) = a(518:700) * sqrt(1.033); num_of_cp = 0; cp = []; cpt_var(D_star); ```

CUSUM.zip_CUSUM_突变点_故障检测_突变检测_突变点

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本资源包提供了一种用于识别数据序列中突变点的统计方法——累积和（CUSUM）算法。该工具适用于故障检测、质量控制等领域，能有效捕捉到系统参数变化的关键时刻。 CUSUM算法常用于突变点检测，在故障判定中有广泛应用。

Pettitt突变检测原始文献：非参数变化点分析方法

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本文为Pettitt提出的突变检测方法的原始文献，介绍了一种用于识别时间序列数据中非参数变化点的有效技术。该方法在环境科学等领域广泛应用。文档为 Pettitt 突变检测算法的原始资料，来源于国外大学图书馆的公开资源，Pettitt 算法用户可以下载参考。积分由系统设置。

Harris与ShiTomas角点检测方法

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本文介绍了Harris和ShiTomas两种经典的角点检测算法，分析了它们的工作原理、优缺点及其在计算机视觉领域的应用。在计算机视觉领域，角点检测是一项重要的预处理技术，它能帮助系统识别图像中的关键特征，并用于诸如图像匹配、目标追踪及3D重建等多种任务中。本段落深入探讨了两种经典的角点检测算法：Harris角点检测和Shi-Tomasi（或称Good Features to Track）。 Harris角点检测由Chris Harris与Mike Stephens在1988年提出，该方法基于图像局部区域的强度变化来判断一个像素是否为角点。其核心在于计算邻域内灰度的变化，并通过2x2矩阵M表示：\[ M = \begin{bmatrix} I_x^2 & I_xI_y \\ I_yI_x & I_y^2 \end{bmatrix} \]其中，\( I_x \) 和 \( I_y \) 分别代表图像在X轴和Y轴方向的梯度。接着利用特征值λ1和λ2来评估该点是否为角点，并计算响应矩阵R：\[ R = det(M) - k \cdot trace(M)^2 \]这里，k是一个常数，用于平衡边缘与角点之间的响应差异。当R值较大时，则认为此位置可能是角点。 Shi-Tomasi算法在Harris的基础上进行了改进，专注于局部极值的识别。它引入了最佳平方误差（Minimum Eigenvalue）的概念，并通过计算响应函数Q：\[ Q = min(\lambda_1, \lambda_2) \]来确定一个像素是否为优秀的角点候选者。这里\( \lambda_1 \) 和 \( \lambda_2 \) 是矩阵M的特征值，代表邻域内的梯度变化情况。这两种方法在实际应用中各有优势：Harris算法对于光照变化具有一定的鲁棒性，但可能忽略一些尖锐的角点；而Shi-Tomasi则更倾向于识别那些拥有显著多向灰度变化（即强边缘）的位置，在噪声较大的图像中可能会出现误检。示例代码cornerDemo.cpp展示了如何实现这两种算法。文档“Good Features to Track.pdf”详细介绍了Shi-Tomasi角点检测算法，包括其原理及应用范围。“corner.png”展示了一个包含多种类型角点的图像实例，“Harris角点检测.ppt”则提供了关于Harris方法详细的讲解与案例分析。在具体的应用场景中选择恰当的方法至关重要：例如，在需要精确特征匹配的任务上，Shi-Tomasi算法可能更为适用；而在光照变化大或存在大量噪声的情况下，则可能会倾向于使用更具鲁棒性的Harris角点检测。同时也可以结合其他预处理技术如高斯滤波等来进一步提升效果。

基于FLICM的变化检测方法

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本研究提出了一种基于FLICM（全变分局部不变特征描述子）的变化检测方法，通过改进图像特征提取技术，显著提升了变化检测精度与效率。模糊C均值聚类算法用于变化检测，这是一种经典的无监督变化检测算法之一。代码可以正常运行，如果有任何问题，我们可以相互交流。感谢下载使用。

基于Hough变换与灰度变化的图像角点检测方法 (2005年)

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本文提出了一种结合Hough变换和灰度变化分析的新型图像角点检测算法，有效提升了复杂背景下角点识别的精度和鲁棒性。本段落提出了一种新的棋盘格角点检测方法，基于对图像进行边缘提取后得到的两组相互垂直的直线组。通过Hough变换求出这些直线的代数方程，并利用代数运算确定这两组直线之间的交点以定位初始角点位置。随后，在每个初始角点周围使用灰度变化检测技术实现精确的位置校准，从而确保了角点检出准确性和坐标的精度提升。实验结果表明该方法具有良好的效果和较强的鲁棒性。

Susan算子的角点检测方法

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Susan算子是一种高效的角点检测技术，通过识别图像中具有显著局部变化的像素来定位角点，广泛应用于计算机视觉和机器人导航等领域。该文件包含两个不同的Susan算子角点检测的MATLAB代码，将文件拖入MATLAB即可使用。

亚像素Harris角点检测方法

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简介：本文介绍了亚像素Harris角点检测方法，通过改进传统Harris角点检测算法，实现更高精度的亚像素级定位，提升图像处理与计算机视觉领域的应用效果。亚像素Harris角点检测可以实现亚像素级别的精度，在网上相关资料较少，需要了解的话可以参考基于Matlab的实现方法。

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