导读:本文包含了嵌入式隐马尔科夫论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人眼注视方向识别,EHMM,2D-DCT
嵌入式隐马尔科夫论文文献综述
梁铭炬[1]（2019）在《基于嵌入式隐马尔科夫模型的人眼注视方向识别》一文中研究指出本文提出一种基于EHMM模型的视线方向识别方法,利用2D-DCT变换提取眼动特征观察向量,采用EHMM(Embedded Hidden MarkovModel)模型训练眼动状态样本,得出判别视线方向的视线方向识别分类器。实验结果表明,EHMM相对于普尔钦斑点法、HMM等方法具有更高的可行性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年17期）
吴成茂,上官若愚[2]（2017）在《嵌入隐马尔科夫随机场的中智模糊聚类算法》一文中研究指出针对中智模糊C均值聚类算法抗噪能力弱的问题,提出嵌入隐马尔科夫随机场的中智模糊聚类分割算法.利用隐马尔科夫随机场描述图像任意像素分类的先验信息,将其与样本分类隶属度之间的信息散度作为正则项,嵌入现有中智模糊聚类目标函数;同时,将欧氏空间样本通过核函数映射至高维空间,采用最优化方法获得隐马尔科夫随机场的核空间中智模糊聚类分割的迭代表达式.对标准的、现场采集的以及人工合成的3类灰度图像添加一定强度的高斯和椒盐噪声进行分割测试,实验结果表明,这种分割算法相比基于隐马尔科夫随机场的模糊C均值聚类等分割算法的抗噪性能,有了显着提高.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2017年06期）
熊冰,郭兵,沈艳,王继禾,伍元胜[3]（2012）在《基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型》一文中研究指出在目前全球倡导"低碳经济"的背景下,嵌入式软件能耗已成为嵌入式系统设计的重要考量因素,一种快速有效的软件能耗估算模型对于嵌入式软件早期开发具有重要的意义.本文着眼于构件化嵌入式软件,从基于状态的角度出发,将嵌入式软件系统的运行过程视为一个状态的集合,提出了一种基于马尔科夫链的嵌入式软件能耗估算模型.然后,通过使用状态转移概率矩阵获得嵌入式软件构件的稳定状态分布,再结合构件的能耗测量值,实现嵌入式软件的能耗估算,并通过实验验证了该模型的有效性.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2012年03期）
郭飞,葛成,韩宇[4]（2012）在《嵌入式马尔科夫链的地质属性建模与应用》一文中研究指出传统的地质统计学所形成的算法理论和方法(如克里格算法)过分依赖样品的数据,变异函数参数众多,给地质模拟造成很大困难。基于马尔科夫链的地质属性建模采用转移概率描述样品区域的各种参数变量,通过转移概率矩阵直接推导地质属性分布比例、平均长度,其简化了地质空间各向异性处理过程,克服了传统地质统计学中参数众多且复杂难以计算和地质体分布过程中存在不对称性等缺陷,使得整个地质属性建模的过程更简洁、清晰,容易理解,且建模的结果可以很好地反映地质体空间分布的复杂性。该文利用马尔科夫链对南京市河西地区的新近地质层进行了地质属性建模,实例应用表明,使用该模型进行地质属性建模可为进一步的数值模拟提供支持。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2012年01期）
嵌入式隐马尔科夫论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对中智模糊C均值聚类算法抗噪能力弱的问题,提出嵌入隐马尔科夫随机场的中智模糊聚类分割算法.利用隐马尔科夫随机场描述图像任意像素分类的先验信息,将其与样本分类隶属度之间的信息散度作为正则项,嵌入现有中智模糊聚类目标函数;同时,将欧氏空间样本通过核函数映射至高维空间,采用最优化方法获得隐马尔科夫随机场的核空间中智模糊聚类分割的迭代表达式.对标准的、现场采集的以及人工合成的3类灰度图像添加一定强度的高斯和椒盐噪声进行分割测试,实验结果表明,这种分割算法相比基于隐马尔科夫随机场的模糊C均值聚类等分割算法的抗噪性能,有了显着提高.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
嵌入式隐马尔科夫论文参考文献
[1].梁铭炬.基于嵌入式隐马尔科夫模型的人眼注视方向识别[J].电子技术与软件工程.2019
[2].吴成茂,上官若愚.嵌入隐马尔科夫随机场的中智模糊聚类算法[J].西安电子科技大学学报.2017
[3].熊冰,郭兵,沈艳,王继禾,伍元胜.基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型[J].小型微型计算机系统.2012
[4].郭飞,葛成,韩宇.嵌入式马尔科夫链的地质属性建模与应用[J].地理与地理信息科学.2012