检测分析

matlab普氏分析代码异常检测学习资源

异常检测学习资源（也称为“异常检测”）是一个充满挑战但又令人兴奋的领域，识别与常规数据分布有偏差的偏远对象。异常检测在多个领域中至关重要，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测。该资源库汇集了书籍、学术论文、在线课程和视频、离群数据集以及开源和商业工具包。此外，还涵盖了重要会议和期刊。更多项目将持续添加到该库中。欢迎通过打开问题报告、提交请求或发送电子邮件@（）来建议其他关键资源。愿您享受阅读！

Matlab 0 2024-10-01

协作能量检测性能的MATLAB仿真分析

单节点与协作能量检测性能的ROC曲线分析如下： 虚警概率与漏检概率的比较图。 检测概率与漏检概率的比较图。

Matlab 0 2024-11-02

车道线检测-多元统计分析应用

车道线是道路交通的重要标志，在车辆驾驶和智能导航中扮演关键角色。探测车道线是基本且必要的模块。 卷积法通过计算颜色通道强度，利用高斯滤波器二阶导数卷积感兴趣区域，获得车道标线强度变化响应。高像素值区域被识别为车道标线，形成车道线图像。

统计分析 6 2024-05-15

MATLAB开发简单故障检测与叶病分析

MATLAB开发 - 简单故障检测。基于 MATLAB Simulink 直方图法的 简单叶病分析。

Matlab 0 2024-11-03

MATLAB 上的相干检测 BPSK 系统及其性能分析

本项目使用 MATLAB 构建了一个相干检测 BPSK 系统，并通过仿真实验绘制了误码率 (BER) 与信噪比 (Eb/N0) 之间的关系曲线。 将实验结果与理论公式 Q(sqrt(2Eb/N0)) 的曲线进行了比较，验证了系统的性能。

Matlab 2 2024-05-23

图像缺陷检测中的预处理分析与探讨

深入探讨了在图像缺陷检测中的预处理方法，比较了各种预处理技术，帮助初学者快速掌握相关内容。技术的进步使得这些预处理步骤对于提高检测精度至关重要。

Matlab 0 2024-08-04

软件缺陷检测中的数据复杂性分析

传统的软件缺陷检测研究往往假设训练数据和测试数据来自相同的特征空间并服从相同的分布。然而，实际应用中数据集可能源于不同的领域，呈现不同的分布特征。此外，目标项目中的可用数据可能较为有限，且通常受到噪声干扰，这都为软件缺陷检测模型的性能带来了不确定性。 为解决这一问题，我们将数据复杂性概念引入软件工程领域，并针对公共软件数据集进行数据复杂性度量研究，以确定适用于缺陷检测的有效度量指标。通过分析复杂性指标与模型性能之间的关系，我们可以深入理解数据复杂性对缺陷检测的影响，为检测模型的管理和设计提供决策支持。

数据挖掘 3 2024-05-23

基于潜在语义分析的BBS文档Bayes检测器

基于潜在语义分析的BBS文档Bayes检测器，刘昌钰，唐常杰，对电子公告栏（BBS）文档进行检测已成为信息安全技术的重要内容之一。结合数据挖掘技术、数理统计技术和自然语言理解技术，

数据挖掘 3 2024-07-15

数据分析协同-(网络与信息安全-入侵检测技术)

数据分析协同入侵检测不仅需要利用模式匹配和异常检测技术来分析某个检测引擎所采集的数据，以发现一些简单的入侵行为，还需要在此基础上利用数据挖掘技术，分析多个检测引擎提交的审计数据以发现更为复杂的入侵行为。在综合使用多个检测技术的基础上，可以发现各种常见的、典型的攻击行为。

数据挖掘 2 2024-07-15

基于残差分析的异常值检测算法matlab

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

算法与数据结构 4 2024-07-16