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NumericalAnalysis
基于MATLAB的数值分析例程，其中给出各种常用数值方法的MATLAT例程，希望对各位有用(MATLAB-based numerical analysis routines, which gives a variety of commonly used numerical methods MATLAT routine, you want to be useful)
- 2010-12-12 22:22:36下载
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lssvm_matlab
用matlab实现基于时间序列的最小二乘支持向量机预测，代码简单易懂，适合初学者使用(achieve the lssvm regression based on time series using matlab)
- 2020-07-15 22:48:51下载
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Simulation_code_DSB_SC
DSB-SC Modulation Matlab code
- 2014-02-13 02:13:44下载
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DigitalBeamforming
各向同性直线阵列的波束形成算法，给出阵元间距、阵元个数、波长、波束指向角度，即可(Isotropic linear array beamforming algorithm to Hsing Yuan spacing, the number of array element, wavelength, beam pointing angle, you can)
- 2007-07-18 16:34:09下载
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DS_CDMA_communication_system
说明： 这个仿真程序用于实现DS-CDMA通信系统仿真 (The simulation program used to implement DS-CDMA Communication System Simulation)
- 2010-04-07 19:47:24下载
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AvgFilter
simple problem average filter
- 2012-05-09 19:45:44下载
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queuingmodelsimulation
一个基于离散时间工作休假的排队模型的仿真程序(a simulation program of a queuing model which is based on the discrete time working vacation)
- 2011-12-31 12:33:06下载
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BPM__waveguide_triangle
Many-featured, platform independent file and directory picker
- 2011-05-13 02:20:00下载
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BCHdecoding
关于BCH通道下生成标准矩阵以及编码解码过程的文章(this article is concerned to standard array generation and encoding and decoding under BCH channel.)
- 2009-06-08 14:14:44下载
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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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