-
Matlab_BP
基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现，该本书对初学神经网络的读者应该比较有用。(Based on the MATLAB neural network toolbox of the BP network, the book for beginner readers neural network should be more useful.)
- 2007-09-29 00:40:37下载
- 积分：1
-
pll
pll simulink model. noise and system model
- 2010-07-29 16:29:03下载
- 积分：1
-
SOAsearch.m
在Matlab实现了模拟人群搜索（SOA）的智能搜索算法。(The Seeker Optimization Algorithm in Matlab.)
- 2017-07-20 23:22:58下载
- 积分：1
-
fisher
在matlab中实现模式识别中的一个分类器——fisher分类器(Pattern recognition in matlab to implement a classifier- fisher classifier)
- 2010-06-06 23:40:34下载
- 积分：1
-
matlabmfiles
书本上的几个例子，很好用，可以直接运行。对于初学者比较有用！(Book a few examples of good use, can be directly run. More useful for beginners!)
- 2008-12-22 19:05:33下载
- 积分：1
-
LTSA
一种用于非线性降维的流形学习算法，主要是先考虑用每一点处的局部切空间表示该点处的几何特征，然后都局部切空间进行排列(A manifold learning algorithm for nonlinear dimension reduction, mainly consider to use every bit of the local tangent space representation of geometric feature at that point, then the local tangent space alignment
)
- 2014-09-20 14:56:36下载
- 积分：1
-
cp_ofdm_simulation
this code contains coding of ofdm simulation. this may helpfull
- 2014-09-21 12:56:37下载
- 积分：1
-
xiaobobianhuan
小波变换和用小波变换做的滤波器的Matlab源代码。(Wavelet transform and the wavelet filter Matlab source code.)
- 2014-02-11 20:15:32下载
- 积分：1
-
数字图像处理1
说明： 任务 1 编写以两幅灰度图像为输入的 MATLAB 函数，计算下列图像差值度量：均方误
差（MSE）信噪比（SNR）峰值信噪比（PSNR）均值绝对误差（MAE）处理给定的测试图像“Lena”及其原始和后添加噪声形式。
任务 2 编写 MATLAB 函数，通过两种不同的方法将一幅灰度图像从原始大小下采样到
给定输出大小：a)直接消除像素，b)在消除像素之前进行初步图像平滑处理。用缩放系数 2:1、4:1、8:1 和 16:1 对给定的测试图像“Living.”进行处理。
任务 3 编写 MATLAB 函数，通过两种不同的方法将灰度图像从原始大小缩放到给定的
输出大小：a)像素重复使用上述方法将任务 2 中处理的图像缩放回原始大小。使用为任务 1 编写的 MATLAB 方法计算原始图像和缩放图像的 MSE 和 PSNR。将 MSE和 PSNR 分别作为大小缩减率的函数。定义对于相同的尺寸缩小比，收缩/缩放方法的组合提供最小 MSE 和最大 PSNR。
任务 5 编写 MATLAB 函数分别对测试图像“Fig0316(1)(top_.)”和“Fig0316(4)(._.)”执行直方图均衡。显示直方图均衡前后直方图的直方图。(task1
task2
task3
task5)
- 2020-01-02 19:03:28下载
- 积分：1
-
MATLABfudaoyuzhinan
matlab辅导与指南，所有的matlab相关指令一应俱全。(matlab counseling and guidance readily available to all relevant directives matlab.)
- 2009-10-06 17:57:38下载
- 积分：1
