폴크(FOLC)

Bayesian Edge Detection for 1D Signal은 확률 기반의 접근법을 사용하여 신호 내 변화점(에지)을 탐지하는 알고리즘입니다. 신호에 포함된 노이즈를 통계적으로 고려하면서 에지를 더 정밀하게 검출할 수 있다는 장점이 있습니다. Bayesian Edge Detection- 에지는 신호의 통계적 특성이 바뀌는 지점으로 간주됩니다.- 신호의 각 세그먼트는 고유한 분포(예: 정규 분포)를 갖는다고 가정합니다.- 주어진 신호의 구간을 두 개의 구간으로 나누었을 때,= 이 구간들이 각각 서로 다른 분포에서 나왔을 확률이 높은 위치가 에지로 판단됩니다.= 이 확률을 계산하기 위해 Bayes Rule과 **사후 확률(posteriors)**을 사용합니다. 알고리즘 수행 순서1. 입력 신호를 반복..

# 기본 # 특징 : C 언어에 여러가지 기능을 추가 > 장점 - C 언어에서 이용하는 표준 라이브러리를 사용 가능 - 이식성이 좋고 절차식 프로그램으로 복잡하지 않아 유지보수가 쉽다. - 클래스를 이용하는 객체 지향적 언어 - 템플릿으로 일반화 프로그래밍 가능 - 하드웨어 제어가 용이하다. ( 저급 언어의 특징을 갖고 있음 ) - 크기가 작고 실행 속도가 빠르다. > 단점 - 저급 언어의 특징을 갖고 있기에 학습이 어렵다. - 하드웨어를 제어할 수 있기 때문에 주의를 기울여서 프로그래밍 해야 한다. # 구조 > #include 영역 > #define 영역 > int main(void) { return 0; } 영역 # 예제 소스 #include #define OUTPUT_STRING "Hellow wo..