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说明： 摘 要 盲图像恢复的主要困难是信息不足，而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的法、 法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大，针对上述方法的不足，文章提出了一种恢复图方法有图像的新算法，它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中，巧妙地利用了最陡梯度法和
共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像，可以明显地改善图像的质量，实验结果证明，在对模糊操作没有严格限制的情况下，仍可得到较好的恢复图像。(：
: 2$*/<$ I?E L691/6@ F9MM9G:0=@ R9=? S092F 91/DE 6EC=76/=972 9C 92C:MM9G9E2= 92M761/=972$I?9C G/00C M76 L67LE6 92G76L7
（ ）
=972 7M/L69769 U27R0EFDE /S7:= =?E 91/DE /2F =?E L792=8CL6E/F M:2G=972 &[ $RE008U27R CL/GE8/F/L=9OE 6ED:0/69</=
1E=?7F /2F 3+ 1E=?7F M76 91/DE 6EC=76/=972 /6E E =E2FEF =7 /FF6ECC =?9C L67S0E1$] 2ER 1E=?7F 9C L67L7CEF =7 6EC=
S0:6 91/DE :C92D+5 /2F 5E/C=V:/6EC 1E=?7F$W= :CE 192919<E/G7C= M:2G=972 /2F 1/ 919<E &[ M:2G=972 =7 6EC=
=?E 91/DE /2F 9FE2=9M@ =?E L/6/1E=E6C$I?9C 1E=?7F :CE C=EELEC= FECGE2= /2F G72Q:D/=E D6/F9E2= 1E=?7FC =7 192919<E
，
G7C= M:2G=972 /2F 1/ 919<E L7C=E69769 L67S/S909=@ =7 91L67OE =?E S0:6 91/DE X?9G? 9C /0C7 =7 91L67OE =?E 91/DE V:
=@ 92 C71E FED6EE R9=? 27 C=69G= 0919=/=972$)
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CMP201
This code is a real seismic data in segy format.
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The-bank-loan-interest-calculation
运用个人住房抵押贷款模型，解决一些实际问题。 数学建模(The use of personal housing mortgage loans model, to solve some practical problems. Mathematical Modeling)
- 2011-05-12 17:36:34下载
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diffraction2008
Comparison between Planar beam with Gaussian beam (with Gaussian beam ian beam)
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Finite_difference_Methods_for_ODE_and_PDE
Finite Difference methods for solution of PDE and ODE. Presented mathematical algoritms for solution of Partial Differential Equations and Ordinary Differential Equations. Matlab codes included in the text.
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说明： 单倒摆 simulink仿真文件(Single inverted pendulum simulink simulation file)
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matlab7.0
matlab相关教程，希望能给大家提供帮助，可以看看的资料(matlab tutorial, I hope to give help, you can see the information)
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应用对偶四元素进行组合导航解算，包括姿态解算，速度解算，位置解算(the caculation of strapdown-inertial navigation with dual-quaternion)
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svm_demo
SVM classifier in matlab
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Main_Cor_Analysis
多元统计中的对应分析程序，提取因子之后，可对提取的公共因子按最大方差旋转。程序经多组经典数据验证通过。(The corresponding multivariate statistical analysis program, after the extraction of factors, can extract the common factors by maximum variance rotation. Program through multiple data validation through classical.)
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