基于残差分析的异常值检测算法matlab

基于统计的方法假设给定的数据集服从某种随机分布，通过不一致性测试来识别异常。然而，在实际应用中，数据往往不符合理想的数学分布，尤其是在高维情况下，估计数据点的分布变得极其困难。

异常检测方法可以基于多种不同的方法进行分类：包括统计学方法、距离度量方法、偏差检测方法和密度估计方法。这些方法在处理高维数据时也有各自的应用场景。

该方法将数据空间分割为单元，单元长宽为 D/(2k1/2)。每个单元包含两层包围层：内层厚度为 1 倍单元长度，外层厚度为 int（2k1/2 -1）+1 倍单元长度。异常判定：- 若 cell_+1_layer_count > M，则单元中的对象均为非异常。- 若 cell+_2_layer_count

基于Matlab平台，详细介绍了Canny边缘检测算法的实现步骤，并提供了相应的代码实现。通过对算法原理和代码的解读，读者可以深入了解Canny算法的各个步骤，并掌握使用Matlab进行边缘检测的方法。

该算法在matlab平台上实现了susan角点检测，有效提升了检测精度和效率。

霍夫变换是一种常用的图像处理技术，可以有效地检测图像中的几何形状，包括圆形。在视觉检测领域，基于霍夫变换的圆形目标检测算法被广泛应用于各种场景，例如： 工业零件尺寸测量: 精确测量圆形零件的直径、圆度等参数。 医学影像分析: 自动识别和定位医学图像中的肿瘤、细胞等圆形结构。 交通标志识别: 快速准确地识别道路上的圆形交通标志，例如限速标志、禁止通行标志等。 霍夫变换找圆算法的基本原理是将图像空间中的边缘点映射到参数空间中，通过统计参数空间中累积的点数来确定圆形的参数。该算法具有较强的鲁棒性和抗噪性，能够有效地检测出图像中不同大小和位置的圆形目标。

这个项目实现了一种高效的车牌检测算法，适用于各种光照条件。该算法能够从图像中提取车牌信息，并将其传递给车牌识别阶段。您可以在德州仪器 (TI) 的 TMS320DM6437 数字视频开发平台或 RaspberryPie 上运行该算法。 步骤：1. 在 Windows 8.1 操作系统上安装 MATLAB R2014a。2. 运行 MATLAB 并将工作目录设置为包含所有项目文件的文件夹。3. 获取图像 (img) 和字符 (char) 数据集。4. 在 MATLAB 中运行 main_code.m 文件。5. 通过修改 main_code.m 文件中的以下代码行来切换不同的图像：- 将 im

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

利用傅里叶变换和反傅里叶变换，对比两幅图像的相位相关性，精确计算图像的平移量。该方法可用于图像防抖和简单的配准算法，适用于MATLAB环境。