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dct-fft

于 2009-09-02 发布 文件大小:1071KB
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代码说明:

  This is the Discrete cosine tranform matlad code which is useful for image compression and also it show

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  • kfcm
    基于核函数的模糊C聚类均值(fcm)算法(FCM algorithm based on kernel function)
    2010-06-07 11:20:07下载
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  • bishecode
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  • radom-error
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    说明:  pmsm的观测器matlab函数,基于ESO理论编写(Matlab function of PMSM observer, based on ESO theory)
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  • Fix_ofdmce
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  • predictcode
    数字图像预测压缩编码程序,基于matlab软件(The code of prediction for image compression.)
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    自适应动态规划程序一阶自适应模型控制MATLAB程序,在MATLAB里面运行分析一阶自适应控制效果(Adaptive dynamic programming)
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  • MATLAB数字图像特效处理系统[GUI,论文]
    说明:  本设计是基于MATLAB GUI界面的特效处理系统。配一篇配套论文。探讨了包括色彩调整、代数运算、几何运算、滤镜效果、艺术效果、扭曲效果和风格化七个模块的处理。色彩平衡可以按照特定要求改变图像中每个像素的亮度值;代数运算可以对两幅图象进行代数运算;几何运算可以对图象进行简单的形状处理;滤镜效果是针对相临像素间的关系来处理每个像素,达到一种特殊的效果。艺术效果是可以将图象加工成精美的“艺术品” ;扭曲效果可以对图像进行变形处理;风格化属于破坏性滤镜,通过置换像素生成绘画或印象派的效果。(This design is a special effect processing system based on Matlab GUI interface. With a supporting paper. This paper discusses the processing of seven modules, including color adjustment, algebra operation, geometry operation, filter effect, art effect, distortion effect and stylization. Color balance can change the brightness value of each pixel in the image according to specific requirements; algebraic operation can carry out algebraic operation on two images; geometric operation can carry out simple shape processing on the image; filter effect is to process each pixel according to the relationship between adjacent pixels to achieve a special effect. The artistic effect is that the image can be processed into exquisite "artwork"; the distortion effect can be used to transform the image; the stylization belongs to the destructive filter, and the effect of painting or impressionism can be generated by replacing pixels.)
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  • HMM跳跃和单对角高斯
    本自述文件版本1.03。EM训练功能在这个版本更新。那些在一个更好用的版本有兴趣的请下载1.01版,其中的HMM模型的结构是由左至右没有跳过。那些有兴趣的高阶隐马尔可夫模型(ho-hmm)或隐半马尔可夫模型(HSMM)应邀访问https: / SourceForge。网/项目/何HMM /。在这个版本中,该模型允许具有状态跳跃转换。状态1和状态,在这个版本的空的开始和结束的状态,分别。此包的切入点是“main_train_test_em。”。在脚本文件,您可能需要修改的识别系统,如model_no几个参数,模糊的(特征向量的维数),iteration_end(这是用来确定训练迭代次数),为emit_state_no范围,和模型的结构,这是由初始化的概率,A0,AIJ定义,和房颤。0是一个从虚拟启动状态的发光状态,即转移概率行向量,A0(K)用于初始化(1,K + 1)学会是一个行向量的过渡概率从发射状态本身和下面的状态,即,AIJ(k)是用来初始化(I,I + K-1)所有一。房颤是一种用来设置过渡概率从最后一个发射状态的空结束状态的行向量。对于每个k,如果AF(K)大于(n-k,N),然后自动对焦(K)代替(n-k,N)与过渡圆弧的离开状态k相关联的概率是重整化。如果AF(K)不存在或AF(K)不大于(K,N),然后(n-k,N)不会受到影响。在您开始使用的程序,你应该先准备的训练和测试数据。摘录的TIDIGITS数据库可以从HTTP:/ /克罗诺斯。罗格斯大学。教育/ ~ LRR /语音20recognition % % 20course /数据库/ isolated_digits_ti_train_endpt.zip和HTTP:/ /克罗诺斯。罗格斯大学。教育/ ~ LRR /语音20recognition % % 20course /数据库/ isolated_digits_ti_test_endpt.zip。对于训练数据,isolated_digits_ti_train_endpt根目录,和测试数据,isolated_digits_ti_test_endpt根目录,应该放在“文件”目录,所以我们不需要修改”main_train_test_em。M”来运行该程序。编写你自己的
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