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signal-analysis
- dctcom.m文件利用DCT变换完成对输入图像进行压缩；imagecbe.m完成对输入的两幅RGB图像用小波分析的方法进行图像融合 imagecom.m完成对输入的RGB图像用小波分析的方法进行自动降噪，得到高频系数阈值，降噪效果百分比和结果 wavelet1D.m完成对输入的一维信号进行多尺度离散小波分解 wavelet2D完成对输入的二维信号进行多尺度离散小波分解；zigzag.m完成对输入的8*8矩阵按照zigzag排列抽取数据.-document the use of DCT tran
tuxiangpinjiefa
- 一种全自动稳健的图像拼接融合算 提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,使提取的 精度达到了亚像素级,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合,并运用稳健的 RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变 换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成,它对有较大误差或错误的特征点数据迭代 过滤,并用提纯后的数据来做模型估计 -A ro
CCA_zq
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析Matlab代码实现。-For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, multivariate data analysis, canonical correlation analysis of Matlab code implementation.
DCCA_zq
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的鉴别型典型相关分析（DCCA）Matlab代码实现。-For feature reduction, feature fusion, multivariate data analysis and correlation analysis based identification of canonical correlation analysis (DCCA) Matlab code implementation.
GCCA_zq
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的广义典型相关分析（GCCA）Matlab代码实现。-For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, multivariate data analysis using generalized canonical correlation analysis (GCCA) Matlab code implementation.
LDA_zq
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的fisher鉴别分析（FLDA）Matlab代码实现。-For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, multivariate data analysis of the fisher discriminant analysis (FLDA) Matlab code implementation.
xiaoboDCT
- 在MATLAB中采用DCT的方法及小波分解的方法分别对多光谱图像进行数据融合。-DCT in MATLAB, using the method and the method of wavelet multi-spectral images respectively for data fusion.
matlab-4
- 图像融合的目的把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像,以改善图像的质量。图像融合最简单的理解就是两个（或多个）图像间的相加运算。这一技术广泛应用于多频谱图像理解和医学图像处理等领域。主要分为空域和频域相加。-The purpose of image fusion from multiple sensor data to complement the information merged into a new image to improve image quality. The simp
wave
- 经过小波变换的图像具有频谱划、方向选择、多分辨率分析和天然塔式数据结构特点。基于小波变换这些特性，讨论了MATLAB语言环境下图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强的基本方法。-After wavelet transform spectrum delimits, image has direction choosing, multi-resolution analysis and natural tower structure characteristics data. Based o
LMNN
- 单核处理多特征融合(matlab实现——有数据提供）-Single-core processing multi-feature fusion
mLMNN2.3
- 多核处理多特征的融合（matlab实现——提供测试数据）-Multicore processing multi-feature fusion (matlab achieve- to provide test data)
LISQ1
- 多传感器数据融合综合分析，matlab实现各种方法。-the synthetical anslyse of muti-sensor data fusion
zipfile1
- matlab实现目前常用的数据融合的方法-matlab data fusion
zipfiles
- matlab实现目前常用的数据融合的方法——续-matlab data fusion