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代码说明：

说明： MATLAB 边缘检测相关代码，里面包括多种方法，请朋友们根据自己实际情况选择方法。(Edge detection related MATLAB code, which includes a number of ways, please friends, the actual situation according to their own options. )

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命令解析函数getopt_long()接口的使用(Order analytic function getopt_long () interface to use)

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svdPdeconvPmodulate
对矩阵的奇异值分解，信号的解卷积，信号的调制 (matrix singular value decomposition，deconvolution，modulation)

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IT IS A DOCCUMENT ABOAT REACTIVE POWER

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lms_dfeeq
rls-dfeeq.m 均衡算法用RLS-DFE算法实现(rls-dfeeq.m Equalization Algorithms with the RLS-DFE)

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存在麦克风增益相位误差时候的宽带波束形成器设计,采用最小二乘方法来实现。 (Phase error exists when the microphone gain broadband beamformer design, using the least squares method to implement.)

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进行潮汐调和分析，计算各分潮的调和常数，判断该站点的潮汐类型，并预报未来潮高。(Through tidal harmonic analysis, the harmonic constants of each constituent tide are calculated, the tidal types of the station are judged, and the future tidal heights are forecasted. Conducting tidal harmonic analysis)

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Find the diffusivity in images

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FOA修改程序，由台湾老师潘文超提出的一种群体智能算法(FOA modify the program, a swarm intelligence algorithm proposed by Taiwan teacher Pan Chao)

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本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。(the procedures under the trained network file ANN.mat anticipating new data files, to be mean-square error. and the mapping out of the original forecast data and the map data comparison.)

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Coordinate-conversion
坐标转换（四参数） [row col]=size(source) for i=1:row u(i)=source(i,2) v(i)=source(i,3) x(i)=source(i,4) y(i)=source(i,5) B(2*i-1,1)=1 B(2*i-1,2)=0 B(2*i-1,3)=u(i) B(2*i-1,4)=-v(i) B(2*i,1)=0 B(2*i,2)=1 B(2*i,3)=v(i) B(2*i,4)=u(i) L(2*i-1,1)=x(i) L(2*i,1)=y(i) end X=inv(B *B)*(B *L) Txy=[X(1) X(2)] xzjz(1,1)=X(3) xzjz(1,2)=-X(4) xzjz(2,1)=X(4) xzjz(2,2)=X(3) [row1 col1]=size(target) for i=1:row1 u1(i)=target(i,2) v1(i)=target(i,3) d=[u1(i) v1(i)] md=Txy+xzjz*d end end (Coordinate conversion： [row col]=size(source) for i=1:row u(i)=source(i,2) v(i)=source(i,3) x(i)=source(i,4) y(i)=source(i,5) B(2*i-1,1)=1 B(2*i-1,2)=0 B(2*i-1,3)=u(i) B(2*i-1,4)=-v(i) B(2*i,1)=0 B(2*i,2)=1 B(2*i,3)=v(i) B(2*i,4)=u(i) L(2*i-1,1)=x(i) L(2*i,1)=y(i) end X=inv(B *B)*(B *L) Txy=[X(1) X(2)] xzjz(1,1)=X(3) xzjz(1,2)=-X(4) xzjz(2,1)=X(4) xzjz(2,2)=X(3) [row1 col1]=size(target) for i=1:row1 u1(i)=target(i,2) v1(i)=target(i,3) d=[u1(i) v1(i)] md=Txy+xzjz*d end end )

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