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15883855knn
data mining algorithm
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MatlabGaussPoint
高斯积分点计算程序Matlab编写的程序(Matlabgausspoint)
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matlab_mohupingjiaf
模糊综合评判源代码，kriging 详细插值matlab程序，经过测试的，直接用就可以了(Fuzzy comprehensive evaluation source code, kriging interpolation matlab program in detail, tested, directly on it)
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MMSE
MMSE, the optimum beamforming algorithm, transmit with 1 desired source and 3 different interferences
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secant
implements the secant method for solving an equation f(x) = 0.
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wuxianlouyuchuanshu
移动通信--无线楼宇数据传输系统的仿真.分析915M的楼宇通信特性，建立楼宇数据通信系统的仿真模型，采用无线收发芯片NRF905，依据其性能参数来判断楼宇内两点之间能否进行数据传输。(mobile communications-- wireless data transmission system building simulation. Analysis of cellphone communications characteristics of the buildings, establish premises data communications system simulation models, the use of wireless transceiver chip NRF905. based on its performance parameters to judge between the two buildings can for data transfer.)
- 2006-06-09 00:39:15下载
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Matlab1_170111
matlab view and describe utility
- 2012-01-11 22:53:16下载
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lz78.m
Lempel-Ziv 78 Coding (LZ) example(Lempel-Ziv 78 Coding (LZ))
- 2014-02-19 17:59:30下载
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twgr-ccf-dd56c95d9dbe
典型相关随机森林算法，随机森林算法的改进(Typical correlation Random Forest algorithm)
- 2021-04-13 12:28:56下载
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sift
1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点：
a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。
c) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
d) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
e) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
4 SIFT算法步骤：
1） 检测尺度空间极值点
2） 精确定位极值点
3） 为每个关键点指定方向参数
4） 关键点描述子的生成
本包内容为sift算法matlab源码(1 SIFT course of development
SIFT algorithm by DGLowe in 1999, the perfect summary of 2004. Later Y.Ke its description of the sub-part of the histogram with PCA instead of its improvement.
2 the SIFT main idea
The SIFT algorithm is an algorithm to extract local features in scale space to find the extreme point of the extraction location, scale, rotation invariant.
3 the main features of the SIFT algorithm:
a) SIFT feature is the local characteristics of the image, zoom, rotate, scale, brightness change to maintain invariance, the perspective changes, affine transformation, the noise also maintain a certain degree of stability.
b) unique (Distinctiveness), informative, and mass characteristics database for fast, accurate matching [23].
c) large amounts, even if a handful of objects can also produce a large number of SIFT feature vectors.
d) high-speed and optimized SIFT matching algorithm can even achieve real-time requirements.
e) The scalability can be very convenient fe)
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