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1. 为图像创建 Harris 角点检测

harriscornerdetector接受图像输入(颜色或B &;W)、K值和阈值,发现所有的角落使用5X5邻域各像素并返回输出的二进制矩阵,同*尺寸*那是角点像素值“1”和所有其他像素原始图像的尺寸是值“0”。

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2022-10-01发布

2. 用于方程组求解的matlab实例源代码(赋使用说明)

用于方程组求解的matlab实例源代码(赋使用说明)-Equations for the matlab source code

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2022-10-01发布

3. FASTICA快速独立变量分析

% FastICA for Matlab 7.x and 6.x % Version 2.5, October 19 2005 % Copyright (c) Hugo G鋠ert, Jarmo Hurri, Jaakko S鋜el�, and Aapo Hyv鋜inen. % % Type fasticag to launch the graphical user interface % % Please refer to your Matlab documentation on how to add FastICA to your % Matlab search path. (One place to start is the path-command) % % FastICA programs: %   FASTICAG  - Graphical user interface for FastICA %   FASTICA &n

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2022-10-01发布

4. 颜色边缘

"颜色是只有符号。现实是独自在亮度中找到。他的消息似乎计算机视觉社会心采取。一般第一件事要做,试图解释的图像内容时要丢弃的颜色。 在 iso 亮度的情况下从颜色到亮度的转变有信息会丢失的不良的后果。Iso 亮度是现象两种颜色在那里有一个类似的亮度值和边缘出现在彩色图像中,其亮度表示中消失。在右图中这种 iso 亮度边缘的例子。紫色的前景和背景的绿色有相似的亮度值,和亮度 Canny 算法的检测不到边缘。另一方面,颜色边缘检测与康力很好地留住花的大纲。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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2022-10-01发布

5. TOA based ray tracing

应用交互多模型(IMM)方法和扩展卡尔曼滤波(EKF)技术,提出了一种多传感器多模型滤波方法,该方法不采用集中式方法,而是将所有锚传感器测量值和协同测量值依次处理。为了克服在协同测量中缺少移动台实际位置的困难,将由锚传感器测量得到的位置估计传递到EKF中生成预测的协同测量。

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2022-10-01发布

6. MUSIC(Multiple Signal Classification)算法圆阵仿真程式

MUSIC(Multiple Signal Classification)算法圆阵仿真程式-MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm for circular array simulation program

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2022-10-01发布

7. 贝叶斯网缺值数据参数学习

草地潮湿原因模型,缺值10%,参数学习

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2022-09-30发布

8. 我编写的自适应邻域的局部直方图均衡化算法例程

数学方法是部分子空间法,最小二乘回归分析算法,这是第二能量熵的matlab代码,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。

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2022-09-30发布

9. 数字图像消除运动模糊

资源描述图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善,从而导致图像质量下降,这种现象就成为图像退化。例如,光学系统中的衍射、光电转换器件的非线性、光学系统中的像差、大气湍流的扰动效应、曝光噪声干扰、图像运动造成的模糊性以及几何畸变等等。

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2022-09-30发布

10. 文献实现的Tri-training算法源码

结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,基于人工神经网络的常用数字信号调制,采用热核构造权重,课程设计时编写的matlab程序代码,借鉴了主成分分析算法(PCA),采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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2022-09-30发布

11. ABC 算法 MATLAB

ABC 算法 MATLAB GUI 测试与许多下属与标记功能。人工蜜蜂的殖民地 (ABC) 算法人工蜜蜂的殖民地 (ABC) 是由 Dervis Karaboga 最最近定义算法之一在 2005 年,由蜜蜂的智能行为动机。它很简单,粒子群优化 (PSO) 和微分演化 (DE) 算法,并使用唯一的共同控制参数,如蚁群的规模和最大周期数。ABC 作为优化工具,提供基于人口的搜索过程称为食品哪些个人立场改性与时间的人工蜜蜂,蜜蜂的目的是要发现高花蜜量与食物来源和最后一个具有最高的花蜜的地方。在 ABC 系统中,人工蜜蜂飞周围的多层面搜索空间和一些 (雇用和旁观者的蜜蜂) 选择食物来源的自己和它们的巢伴侣,经验和调整他们的立场。一些 (童子军) 飞和随机选择的食物来源,而无需使用经验。如果一个新的源的花蜜量比以前的一个在他们的记忆,记忆新的位置,他们忘记了前一。因此,ABC 系统相结合的本地搜索方法,进行出由雇用旁观者的蜜蜂,以全局搜索方法,由和管理围观童子军,试图平衡的勘探和开发过程。2005 年以来,智能化系统研究小组,一些成员组的头是 D.Karaboga,有 ABC 算法和真正的世界问题及其应用的研究。Karaboga 和巴什蒂尔克过的版本的 ABC 无约束数值优化算法问题和约束的优化问题及其扩展的版本。

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2022-09-30发布

12. 抑制载波型差分相位调制,相参脉冲串复调制信号,随机调制信号下的模拟ppm,添加噪声处理,相关分析过程的matlab方法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

抑制载波型差分相位调制,相参脉冲串复调制信号,随机调制信号下的模拟ppm,添加噪声处理,相关分析过程的matlab方法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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2022-09-30发布

13. 一幅图像的傅立叶谱 tupiandefuliyebhuan

一幅图像的傅立叶谱 tupiandefuliyebhuan-an image of the Fourier spectrum tupiandefuliyebhuan

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14. 基于遗传算法的反向传播

样本预测短期使用遗传算法 (GA) 的反向传播神经网络 (BPNN),然后优化权重和偏置的日常活动。

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15. 多任务学习: 理论、 算法和应用程序

在许多现实世界的应用中,我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如,治疗结果的预测(Bickel et al.,2008),预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中,预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务,这些任务是时间相关的(周等。,2011B)。一个简单的方法是独立解决这些任务,忽略了任务关联。在多任务学习,这些相关的任务,同时了解到通过提取和利用适当的共享任务信息。同时学习多个相关任务,有效增加样本大小为每个任务,并提高了预测性能。因此多任务学习是特别有益的当训练样本的大小是小的每一个任务。图1说明了传统单任务学习(STL)和多任务学习(MTL)。在STL,每个任务都是独立的并学会独立。在MTL,多任务学习的同时,利用任务关联

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16. 正入射周期光栅的透射计算

本源程序是利用matlab语言编写的2D-FDTD(时域有限差分法)来模拟一维周期光栅结构的透射情况。对初学者具有具有重要参考价值。

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2022-09-30发布

17. 维纳滤波法消除噪音

应用背景维纳滤波(wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小,因此,它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号关键技术从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波,这是信号处理中经常采用的主要方法之一,具有十分重要的应用价值,而相应的装置称为滤波器。根据滤波器的输出是否为输入的线性函数,可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。维纳滤波器是一种线性滤波器。

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2022-09-30发布

18. 凝汽器动态响应simulink代码

此为基于matlab的凝汽器动态响应方程的simulink建模,假设初始压力为90kpa初始温度为30下的模型。

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2022-09-30发布

19. 关于能量检测BPSK 的matlab仿真代码

NR=-24:2:-6; q=10.^(SNR/10); b1=["r","g","b","k"]; b2=[":",":",":",":"]; b3=[".","+",">","o"]; n=[512,1024,1024*2,1024*5]; pf=0.1; count=0; for i=1:length(n)      r=n(i)+sqrt(2*n(i)).*erfinv(1-pf)*2;     for p=1:length(q)     for k=1:10000        m=randint(1,n(i),2); %m=rand(1,n(i));        s=dmodce(m,1,1,"psk",2);        noise=random("Normal",0,1,1,n(i));        real=q(p).*s+noise;        T=sum(abs(real.^2));        if(T>r) count=count+1;        end     end     pd(p)=count/10000;     count=0;     end      plot(SNR,pd,[b1(i) b2(i) b3(i)])      hold on end legen

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20. PCA_ICA用于BSS

这个包包含实现主成分分析和独立成分分析的功能。 主成分分析和独立成分分析作为功能在这个包中实现,并包括多个示例来演示它们的使用。 在主成分分析中,多维数据被投影到与其最大奇异值相对应的奇异向量上。这种操作有效地将输入信号分解成数据中方差最大的正交分量。因此,主成分分析经常被用于降维应用,在降维应用中,执行主成分分析产生数据的低维表示,该低维表示可以被反转以紧密重构原始数据。 在独立分量分析中,多维数据被分解成在适当意义上最大程度独立的分量(峰度和负熵,在这个包中)。独立分量分析与主成分分析的不同之处在于,低维信号不一定对应于最大方差的方向;相反,独立分量分析分量具有最大的统计独立性。实际上,独立分量分析通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

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2022-09-30发布