聚类马氏距离代码MATLAB 变化检测 从流数据进行更改检测 这是用于流数据更改检测的MATLAB方法和代码的集合。 SPLL以以下方式运行： 给出了两个数据窗口作为输入参数。 窗口W1是一个矩阵N1-by-n，并包含由n个要素描述的N1个对象。 窗口W2是一个矩阵N2-by-n，包含由n个要素描述的N2个对象。 输入参数K确定在每个窗口中将搜索多少个群集（默认值为3）。 使用k-means（MATLAB统计工具箱）将每个窗口中的数据聚类为K个聚类。 计算W1中群集的协方差矩阵，并计算加权平均协方差矩阵S。 给定群集的权重与分配给该群集的对象数成正比。 根据具有协方差矩阵S的马氏距离，将W2中的每个对象分配给具有最均值的聚类。所有这些距离的平均值给出了SPLL标准的第一部分SPLL1。 第二部分SPLL2以相同的方式计算，但是窗口W1和W2被交换了。 最后，SPLL = max（SPLL1，SPLL2）。 使用卡方分布计算p值，如果p <0.05，则标记变化。 资料来源：Kuncheva LI，使用似然检测器的流式多变量数据的变化检测，IEEE知识和数据工程学报，2013,25（5），

STANet用于遥感图像变化检测 它是本文的实现：一种基于时空注意力的方法和一种用于遥感影像变化检测的新数据集。 在这里，我们提供了时空注意力神经网络（STANet）的pytorch实现，用于遥感图像变化检测。 变更记录 20210112： 添加PAM的预训练权重。 ，代码：2rja 20201105： 添加演示以快速入门。 添加更多的数据集加载器模式。 增强图像增强模块（裁剪和旋转）。 20200601： 第一次提交 先决条件 Windows或Linux Python 3.6+ CPU或NVIDIA GPU CUDA 9.0+ PyTorch> 1.0 视觉 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/justchenhao/STANet cd STANet 安装 1.0+和其他依赖项（例如，torchvision， 和 ）

Change-Detection-master.zip

贝叶斯变化检测 基于贝叶斯模型的变化检测模块实现了一种递归算法，用于分割实值输入-输出数据序列。 段边界的选择假设在每个段内，输入-输出数据遵循多元线性模型。 线性模型的参数（即系数矩阵和噪声协方差矩阵）被视为随机变量，从而产生完全贝叶斯模型。 序列分割通过递归更新一组分割假设来在线进行。 给定到目前为止的所有数据，每个假设都捕获关于当前段长度的特定信念。 每次新的输入输出数据到达时，都会更新假设以反映这些知识。 每个更新步骤的计算成本通过近似值保持不变。 计算成本和近似质量之间的折衷可以通过调整参数来控制。 安装 可以使用pip安装此模块。 要从命令行下载并安装此模块，请在控制台中键入以下命令： git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git cd bayesian-change-detection s

A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images 深度监督影像融合网络DSIFN用于高分辨率双时相遥感影像变化检测 Official implement of the Paper：A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images. If you find this work helps in your research, please consider citing: 论文《A deeply supervised image fusio

matlab改变代码颜色请阅读我的“颜色变化检测任务” 由Kirsten Adam撰写，最新更新时间为2017年7月28日 所需软件 此代码使用Psychtoolbox（）在MATLAB中运行。 该任务应与Mac和PC兼容-已在运行OS X El Capitan（10.11.6）的iMac和运行Windows 7的PC上进行了测试。 设置代码 将实验脚本和说明PNG放在一个文件夹中，并确保该文件夹在Matlab的路径上。 现在，该脚本已设置为在当前目录中创建一个名为“ Subject Data的文件夹，并将数据保存在该文件夹中。 如果您希望将数据保存在其他位置，则需要更新实验的主目录p.root 。 一般注意事项 此代码将不允许您覆盖具有相同主题编号的现有数据文件。 对于将不会保存的演示，请使用主题号“ 0”。 只有该主题号可以被覆盖。 如果要为同一主题保存多个文件（例如，多个会话），则需要更改文件的命名/保存方式。 要在会话进行中逃脱，请在响应屏幕中点击“ ESCAPE”按钮。 这会将所有数据保存到当前试用版。 否则，数据仅在每个试验块结束时保存到文件中。 如果在Mac上运行，则当前

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SAR图像变化检测常用的算法，其中包括有PCA算法，MAD算法，IMAD算法。 内涵数据集，附上PCA算法，MAD算法，IMAD算法处理的指标分析（均值，方差，Kappa指数，检错率，漏检率等）。亲测可用