关于高斯混合模型（GMM）的论文集

高斯混合模型 EM算法.[alpha, mu, sigma, ll ] = gmm(data, k, nres, sig, prevsing, maxstep, prec)

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、易将背景显露区检测为前景等问题，提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合，快速区分出背景显露区和运动目

概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景

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收藏了很多经典使用的PLC案例，值得学习！

2011年北京SEG和中国地球物理学会在北京地大举行的会议文集。供大家参考和学习！

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别系统，MATLAB语音识别代码，机器学习GMM模型。在说话人识别中，不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异，而这又可以用每个说话人的短时谱特征矢量所具有的概