MATLAB时间平均背景减法

时间平均的背景建模方法，在静态场景下效果挺不错。这个 MATLAB 项目用起来比较直观，逻辑清晰，适合做视频里的运动检测。嗯，整体的流程是先拿几帧图像做平均，搞出个背景模型，每来一帧就和背景一比，看差异大不大。差异大的地方，就是动的地方。代码结构也不复杂，像imabsdiff、mean这些函数，基本都能看懂。适合新手练手，也方便你后续加点自己的逻辑，比如人形检测、车辆跟踪啥的。视频监控场景的图像，还是挺吃这些老派但稳定的方法的。你要是自己写个检测系统，又不想用深度学习，像Temporal_Averaging_BS.zip这种资源就蛮有用的。建议你下载下来跑一跑，把阈值、滑动平均这些参数调调看，

matlab背景开发代码BGS图书馆背景减法库页面更新： 01/04/2017库版本： 2.0.0 （见和了解更多信息） BGSLibrary由BGSLibrary开发并提供了一个易于使用的C++框架，用于在视频中执行前背景分离。 bgslibrary兼容OpenCV 2.x和3.x，可在Windows、Linux和Mac OS X下编译。目前该库包含43种算法。源代码在下可用，该库是免费和开源的，用于学术目的。安装说明图形用户界面： （新的）包装纸： （新的）引文如果您将此库用于您的出版物，请将其引用为： @inproceedings{bgslibrary, author = {Sobral

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

在MATLAB开发中，识别碎片对象的减法方法是一项重要的技术任务。

function [mvAvgData] = FnMvAvgData(originData,m,n,mvStep) %% m x n移动平均数据originData %输入% originData: 待处理的数据 % m,n: m x n移动平均 % mvStep: 移动平均的步长（如2x12移动平均顺序进行, 步长1；月度数据的3x3移动平均按照相同月份进行, 步长12） %输出% mvAvgData: 移动平均后的数据 % lostCount: 缺失的数据的个数

排队论的公式看着有点头大？这个ANSYS Workbench工程实例还挺有意思，专门讲了每位顾客平均等待服务时间的完整推导过程。讲的是一个修理店的服务模型，像店里平均有多少顾客、等待时间怎么算这些问题都一步步拆开解释了，还顺带贴了LINGO的求解代码，思路清晰，推导也比较严谨，挺适合你用来理解M/M/1模型的实际应用。

该 Matlab 程序可用于对相关数据进行滑动平均滤波处理。您可以更改程序中的 m 值，以设置滑动的窗口宽度。

在视频图像处理领域，利用Matlab编写Karlman算法进行背景提取是一项重要的技术。该方法允许有效地分离动态物体和静态背景，为视觉分析和监控系统提供了可靠的基础。

拉曼光谱的背景干扰，起来其实挺让人头大的。这个 MATLAB 小程序就挺好用的，主要是用来做背景去除，操作不复杂，效果还挺稳。如果你也经常光谱数据，那这个工具可以省不少事。