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Least-squares-polynomial-fitting
用m语言写的最小二乘法的算法，可以直接嵌入系统中计算，简单方便(use m language to write the method of least squares algorithm, can be directly embedded systems calculation is simple and convenient)
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matlabmethodofdesign
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matpower4.0b4
matpower程序，包括4、6、9、30、36、118节点等case。(matpower program, including the case of 4,6,9,30,36,118 node.)
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高性能计算机的性能测试文案，介绍了曙光计算机的相关测试工作。(High-performance computer performance test copy, describes the work of the dawn of the computer-related tests.)
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Battery-Electric-Vehicle-and-Hybrid-Fuel-cell
Battery Electric Vehicle and Hybrid Fuel-cell/
Battery Electric Vehicle for EPA P3 2011
Competition
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main
matlab code written to check if hand moving right, left, up or down
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UWB，超宽带信号分析必用的子函数，第5部分！(UWB, ultra-wideband signal analysis will be used for Functions, Part 5!)
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说明： Algorithms for non-convex sparsity promoting analysis and synthesis priors
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视觉注意的资料罗四维老师的资料PPt，非经典感受野抑制的代码用于轮廓提取，(Luo dimensional visual information for the attention of information teachers PPt, non-classical receptive field inhibition of the code for contour extraction,)
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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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