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密度核估计的样条光滑Bootstrap逼近

密度核估计的样条光滑Bootstrap逼近钱伟民(同济大学应用数学系,上海200092)SPLINES  (本文共12页) 阅读全文>>

《数理统计与应用概率》1994年02期
数理统计与应用概率

相依样本下条件密度双重核估计的渐近分布

本文讨论了平稳、φ-混合样本下条件密度双重核...  (本文共7页) 阅读全文>>

《山西大学学报(自然科学版)》2010年01期
山西大学学报(自然科学版)

密度核估计的随机中心极限定理

密度的核估计在统计中有着重要的应用.文章利用特征函数理论,得到了密度核估...  (本文共5页) 阅读全文>>

《金陵科技学院学报》2008年02期
金陵科技学院学报

α-混合下回归函数改良核估计的渐近正态性

设{(Xi,Yi),i≥1}是从取值于Rd×R的总体i≥1中抽取的严平稳、α-混合样本。回归函数m(x)=E(Y|X=x...  (本文共6页) 阅读全文>>

《应用概率统计》2001年01期
应用概率统计

回归函数改良核估计的渐近分布

设(X1,Y1),…,(Xn,Yn)是来自二元总体(X,Y)的样本,若EY<∞,则回归函数m(x)=E(Y|X=x)存在.在...  (本文共7页) 阅读全文>>

武汉工程大学
武汉工程大学

基于区域选择的模糊核估计方法研究

图像复原技术在很多领域发挥了重要作用。在实际复原过程中,由于受到各种条件的限制,人们很难获得图像具体的退化模式和模糊核,而精确的估计模糊核对图像的复原有着至关重要的作用。目前提出的图像复原算法仍有很多不足,许多方法都主要集中在解决图像中的先验约束或是借助其他观测图像对图像复原,很少关注图像区域信息对去模糊的影响。图像中有大量平坦区域,该区域不仅没有有用信息,反而加大了图像复原的耗时。而图像的非平坦区域中,部分区域不仅没有有用信息,而且非常不利于精确的估计模糊核。为了解决这一问题并结合课题以及项目需要,本文提出了一种基于最佳区域选择的模糊核估计方法对单幅图像进行复原。本文的主要研究内容是针对单幅图像的去模糊问题,提出了一个基于区域选择的模糊核估计方法。对空不变图像的复原主要是通过对图像中的过零点进行筛选,寻找包含大量有用信息的特征点,计算特征点的梯度熵滤除一部分干扰点,加入Gabor滤波构建特征向量,根据特征向量在CRF学习框架下...  (本文共78页) 本文目录 | 阅读全文>>