...。 从振动信号中提取信号的特征向量分布属于随机过程,可以通过建立概率模型对属于不用故障程度的轴承信号的AR特征进行清晰地刻画。高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)是用高斯概率密度函数精确地将其量化,实为一种半参数的概率密度估计法。
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针对这些问题，人们提出了基于统计特性的混合高斯模型来对动态背景建模。混合高 斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）是目前目标检测和背景建模最为常用的方法之一， 这种方法可以有效的处理光照变化，背景元素的重复运动，如...
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Dynamic gaussian mixture model 动态高斯混合模型 ; 基于动态高斯混合模型
Finite Gaussian mixture model 有限高斯混合模型
Hierarchical gaussian mixture Model 分层高斯混合模型
Gaussian Mixture Model GMM 高斯混合模型 ; 高斯混合模型GMM
Gaussian mixture model-universal background model 通用背景模型 ; 高斯混合模型 ; 背景模型
GMM-Gaussian Mixture Model 高斯混合模型
Simple Gaussian Mixture Model 简单高斯混合模型
gaussian mixture model-based supervised clustering 基于高斯混合模型的监督聚类
dual Gaussian Mixture Model 双重高斯混合模型
Based on Gaussian mixture model, a new method for independentcomponent analysis(ICA) is proposed.
4．提出了一种新的基于混合高斯模型的独立分量分析方法。
参考来源 - Bayes网络模型及其学习算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
A range image segmentation algorithm based on Gaussian mixture model of surface normal is proposed.
提出了一种基于表面法向的高斯混合模型的距离图像分割算法。
The three Frames subtraction and the background subtraction of Gaussian mixture model are researched.
重点研究了三帧差分法和混合高斯模型背景差分法。
In algorithm ways, Gaussian mixture model (GMM) is the most successful speaker recognition model at present.
在算法方面，高斯混合模型(GMM)是目前最成功的一种说话人识别模型。
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