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提出了基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的最大后验概率(MAP)估计在图像高斯噪声滤波中的应用方法。
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从这一思路出发,一方面本文引入了基于极大验后估计(MAP)的统计费用优化指标函数,并给出了特定的应用模型;
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在此先验分布的基础上,通过运用最大后验概率估计方法从含噪系数中恢复原始系数,来达到滤出噪声的目的。
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在本论文中,提出一种EMM(最小恢复残差和最大后验概率)方法进行模糊图像的盲恢复。
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为了解决通道变化对说话人识别系统性能的影响,将最大后验概率方法应用到具体的通道补偿中。
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另一方面,提出了一种简化的对数最大后验概率译码算法。
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本文首先基于最大后验概率准则从理论上推导出了部分相干多用户信码/相位联合估计子的表达式;
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对于算法中模型参数的学习,给出了两种不同的贝叶斯估计策略:最大后验估计和条件期望估计。
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基于Poisson-Markov分布最大后验概率的多通道超分辨率盲复原算法
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基于吉伯斯随机场和最大后验概率的医学序列图像伪光流估计
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最后,采用最大后验概率估计的方法经过多次迭代得到恢复后的图像。
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maximum a posteriori probability detection for free-space optical communication
自由空间光通信的最大后验概率检测
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噪声环境下基于最大后验非线性变换的隐马尔可夫模型自适应算法
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