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FadingPaper_simulation
Simulation Of Flat Fading Using MATLAB For Classroom Instruction*
- 2010-06-14 04:15:27下载
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Matlab_imageMatlab
附录MATLAB 图像处理命令
1．applylut
功能：
在二进制图像中利用lookup 表进行边沿操作。
语法：
A = applylut(BW,lut)
举例
lut = makelut( sum(x(:)) == 4 ,2)
BW1 = imread( text.tif )
BW2 = applylut(BW1,lut)
imshow(BW1)
figure, imshow(BW2)
相关命令：
makelut
2．bestblk
功
举例(Appendix MATLAB image processing an order. Applylut functions : the binary image using lookup tables for 2500 operations. Grammar : A = applylut (BW, lut) For lut makelut = (sum (x (:)) == 4. 2) = imread BW1 (text.tif) BW2 = applylut (BW1. lut) imshow (BW1) figure, imshow (BW2) related orders : makelut 2. For bestblk Gong)
- 2007-03-14 10:07:26下载
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MATLAB--program
matlab编程入门，被多所大学当做教材，适合初学者，但是是英文版。(the matlab programming entry, many universities as a textbook for beginners, but is in English.)
- 2012-10-22 20:23:15下载
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ImageHalftoningFloyd
method for half-toning an image
- 2010-10-01 10:57:23下载
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Using-DFT-(-FFT-)
用DFT(FFT)对时域离散信号进行频谱分析(Time-domain discrete signal spectrum analysis using the DFT (FFT))
- 2012-05-22 09:17:13下载
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matlab
matlab基本信号处理函数及实例应用，非常有用的！(matlab basic signal processing functions and application examples, very useful!)
- 2014-02-12 19:48:55下载
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qABCPtestfunction
qABC代码，用于解决单目标优化函数，其中函数包含在里面(qabc code)
- 2016-12-30 19:35:33下载
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ToolboxIWS--deconverlution
语音分离的研究在语音通信、声学目标检测、声音信号增强等方面有着重要的理论意义和实用价值。而将语音分离技术应用到智能机器人中。让机器人具有智能的听觉，实现声源定位和分离，确定说话人个数，进行人机对话等方面更具有广阔的应用前景。 (Separation of speech in voice communications, acoustic target detection, sound signal enhancement, and so has important theoretical significance and practical value. The voice separation technology applied to intelligent robots. Intelligent robot to the hearing, to achieve sound localization and separation, to determine the number of speaker, the man-machine dialogues in a more broad application prospects.)
- 2011-05-06 14:09:09下载
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Huffmann
huffmann coding. needs motion vectors(x,y,prob) from motion estimation. the code also contains tree implementation
- 2013-10-02 08:53:49下载
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rbf_atrifical_neual_networks
说明： ① 样本数据从MATLAB命令窗口或新建一M文件作为数据输入文件，样本输入变量名为samin,样本输出变量名samout 样本个数和每个样本的维数可任意，样本输出的个数与样本个数应一致，即保证每个样本都对应一个期望输出，但每个输出的维数不要求与输入的维数相同，可任意；
② 聚类中心的个数（即基函数的个数）可根据实际情况调整；同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差；
③ 训练结束后进行测试时，要求输入的测试数据与样本具有相同的维数，测试数据的个数可任意；
④ 如果训练样本是二维的，则数据中心聚类的结果可用一平面图显示出来；同样测试数据的输出是一维的话也可显示出来；
(RBF artifical neual networks)
- 2010-04-22 21:25:46下载
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