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。

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

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。

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。

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。