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filter-dip
Digital image filter
- 2010-11-08 11:55:34下载
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Tut2_Files
In this tutorial you will learn a few of the basic functions of Matlab. First we will start
working with basic mathematical functions, setting variables, and generating time series.
- 2011-08-29 13:07:35下载
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the-signal-power-spectrum
可以产生正弦信号和白噪声时域信号波形，以及混杂噪声的正弦波波形，信噪比可调(the sinusoidal signal can be generated when the white noise domain waveform, sinusoidal waveform, and the noise mixed SNR adjustable)
- 2014-02-24 15:43:47下载
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画图
说明： 可以将txt文件中的某一列数据进行提取出来，然后进行图像制图(You can extract a column of data from the txt file and then do image mapping)
- 2019-04-19 23:09:19下载
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NLM
说明： 这是单相mmc最近电平调制的matlab simlink仿真(This is a simlink simulation of single-phase mmc recent level modulation)
- 2020-08-24 15:58:17下载
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Using matlab programming language for synthetic aperture radar range
利用matlab编程语言，对合成孔径雷达的range-migrationg-agrithm算法进行了仿真。-Using matlab programming language for synthetic aperture radar range-migrationg-agrithm algorithm simulation.
- 2022-03-09 10:13:16下载
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Matlab 由一个简单的图形化用户界面
步骤 1： 打开 GUI 开发环境 （指南）
在 matlab 的命令窗口，键入指南。
>> 指南
你就会找到快速入门窗口。我们会用一个空白的 GUI 启动，所以只需单击确定。
将它保存为"my_calculator.fig"。.M 文件将自动创建和你 MATLAB 的文本编辑器中打开。
在此 gui 中我们将创建三个框。用户将会在两个输入的数字，看到两个在第三个框的总和。首先，让我们添加的文本作为标题。单击"TXT"框在左侧，然后单击并拖动在网格区域中。
让我们通过双击在"静态文本"上更改此文本的外观，查看此对象的属性检查器。属性检查器显示对象的所有属性 — — 我们可以查看或更改它们。让我们来更改显示的字符串和大小。在左边，查找"字符串"。单击"静态文本"，将更改为"我的计算器"。
突出显示所有三个编辑框，通过单击鼠标左键并在这些框周围拖动一个矩形或按住 ctrl 键，左击每个编辑框中的文本。当所有三个被突出显示时，右键单击其中一个，然后离开了 clikc"属性检查器"。这将弹出属性检查器所有三个框一次。现在删除"字符串"的文本，并关闭属性检查器。GUI 应该现在看起来像这样：
现在右单击"我的计算器"的文本并将它拖到第二个之间的差距和编辑框的第三。右键单击 + 拖动复制所选的对象的类型。如果您选择一个编辑框，将会有一份和编辑框。该文本应被复制就像这样：
现在改变了我的计算器文本为等
- 2022-03-21 14:39:19下载
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fp_segment
基于灰度膨胀的matlab指纹分割程序，效果不错。来自cubs
(a good fingerprint segmenting programme,form cubs)
- 2009-05-15 11:31:56下载
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Image_Power_Calc
This matlab m-file computes the average image power of an image and displays a filtered image.
- 2009-07-16 07:34:23下载
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模式识别
模式识别中最基本的贝叶斯估计，该程序中采用非参数估计，即不知道总体分布，只从给定的样本（该样本抽取自总体）来估计总体分布（总体推断）的方法和理论，我们称之为：“非参数估计”。
非参数估计通常有两种方法：⑴、从样本→类条件概率密度 ； ⑵、从样本→类的后验概率。
采用parzen窗函数估计法，窗函数选择正态窗函数。
ps：数据是4维的。训练数据1000个，测试数据372个。
- 2022-04-08 22:15:53下载
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