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图像滤波处理代码
- 选择打开文件，可以打开相应的图像。当前只可处理8位灰度图像。 homework1 中值滤波中，边界没有处理。 均值滤波中，边界也处理了，边界的原值没有保存下来。边界模糊。 homework2 对同样的阈值soble算子检测边缘比梯度算子清楚。 homework3 幅度谱表现出一些可辨认的结构，相位谱看不出来。 忽略相位信息，反变换得到的图看不出与原图的影子。 忽略幅度信息，反变换得到的图与原图好像有一些相似。 homework4
music
- music算法的实现 MU S IC 算法是一种子空间分解算法, 它的各种性能已被广泛研究. 在信号波达方向估计领 域, MU S IC 算法的应用, 形成了MU S IC 波达方向估计算法. 实际应用中,MU S IC 波达方向估计算法, 拥有超分辨能力的同时, 也存在原理性缺点——MU S IC 空间谱不能反映目标信号的相对强度. 文中在前人工作的基础上, 对MU S IC 波达方向估计算法进行理论分析, 提出了有效的改进方法, 并通过仿真试验证实了分析的正确性.
ImageThemeFilter
- 对图像进行分主题过滤。 根据给定的图像样本集，进行样本训练，提取多个颜色空间中的多种方式(颜色矩，纹理谱，直方图，肤色模型等)的得到图像特征集；对待过滤图像进行特征提取，向量匹配，进而实现图像分主题分类功能。-Sub-theme of the image filter. According to a given set of image samples to conduct the training samples to extract more color space in multipl
ptlx
- 流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形1 近年来基于谱图理论的学 习算法受到研究者的广泛关注1 介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图 理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望1-The main objective of manifold learning is to find embedded in high-dimensional data space of a low-dimensional smo
capon
- 实验目的： 研究上课所讲谱分析方法，利用实验验证书中的结论，掌握各种谱分析方法，学会实验设计和实验结果分析。 实验内容： 所应用到的谱分析方法，包括： 1） 非参数化方法：周期图（直接法）、BT法（间接法），Welch平均周期图法 2） 参数化方法： RELAX、Capon 3） 空间谱估计：常见的DOA方法（Capon） -Experimental Objective: To study methods of spectral analysis class talk
img
- 高光谱图像特征分析，在空间和谱间的区别和特征提取，用于识别地物信息-Hyperspectral image characteristics analysis, in the space and spectrum differences and feature extraction, used to identify features information
Hyperspectral-image-
- 高光谱图像特征分析，基于空间和谱间，识别地物的信息，用于提取地物的特点，对于高光谱的学习打下基础-Hyperspectral image characteristics analysis, in the space and spectrum differences and feature extraction, used to identify features information
Airy_pro
- 该程序为立体空间内艾里光束的传播，使用角谱传播定理-The program for the Airy beam propagation in three-dimensional space, using the angular spectrum propagation theorem
HopkinsMultiviewMultibodyCode
- 这个算法包实现了多视角下多运动目标的检测和分割算法，主要有三种算法： GPCA 谱聚类法，RANSAC, 局部子空间仿射变幻法。- This package contains the code for the following multiview-multibody motion segmentation algorithms: - GPCA with spectral clustering - RANSAC - Local Subspace Affini
diffration
- 超高斯光束在自由空间中的衍射传播，利用角谱理论。-Super-Gaussian beam diffraction propagation in free space, the use of the angular spectrum theory.
MR_K1
- 实验三：MR图像与K空间数据关系实验（设计型） 一、实验目的及要求： 用MATLAB探究MR图像与K空间数据之间的关系。具体要求如下： 1．由提供的MR图像得到对应的K空间数据并显示K空间数据幅度谱； 2．隔行删除K空间数据并显示其幅度谱，由隔行删除后的K空间数据重建MR图像，观察图像的改变。 3．隔列删除K空间数据并显示其幅度谱，由隔列删除后的K空间数据重建MR图像，观察图像的改变。 4．隔行、隔列删除K空间数据并显示其幅度谱，由隔行、隔列删除后K空间数据重建MR图像
CalPSD_mult
- 中频波面误差计算程序，计算2.5～33mm空间周期内的波面误差的功率谱密度值-IF wavefront error calculation program that calculates power spectral density 2.5 ~ 33mm wavefront error value space cycle
mobility
- 离子迁移谱仪的模拟程序，单个粒子在密闭空间内从腔室的一边在电场力的作用下走向另一边，期间经过空气分子的碰撞，经过的时间为结果-Ion mobility spectrometer simulation program, a single particle in a confined space to the other side of the chamber under the action the side of the electric force, during the air molec
collision-of-two-dimensions
- 在二维的空间里的离子迁移谱简化模型，离子从封闭空间的中间飞过，封闭空间充满的空气分子，发生多次碰撞后到达时间-After the two-dimensional space of the ion mobility spectrometry simplified model, ions the middle of the enclosed space flying, air molecules enclosed space is filled, the occurrence of multipl
beamformingmusicbs3
- 随着电磁环境的日益恶化,以及低检测概率、低截获概率等通信技术的广泛应用,往往需要 在较大的带宽内同时对多个信号进行处理,才能够在大量信号中找到有用信号,因此对空间谱估计算法的时效性也提出了更高的要求。本文研究了空间谱快速算法及 实现问题,通过改进算法减少计算量,并合理利用硬件平台,将快速测向算法在FPGA+DSP平台上联合实现。本文的主要内容如下: 1、研究了基于直线阵的空间谱估计快速算法。针对MUSIC等测向算法大多需要特征分解和谱峰搜索,计算量较大的问题,给出了一种基于传播算子的Root
739933
- 自适应算法中的LMS算法的例子,以及空间谱算法中SER算法的实例-The example of LMS algorithm, adaptive algorithm and spatial spectral algorithm SER in the instance of the algorithm
decnguings_destroy
- 给定入射信号角度分别,不同信噪比情况下各种空间谱估计算法得到的曲线图-A given incident signal Angle respectively, different SNR circumstance graph of various kinds of spatial spectrum estimation algorithm to get
hoyx
- 这是我师兄做的空间谱估计的内容,这只是一小部分程序,希望大家能够接受,-This is my brother to do the content of the spatial spectrum estimation, this is just a small part of the program, I hope you can accept,
crenterdependent
- 这是我师兄做的空间谱估计的内容,这只是一小部分程序,希望大家能够接受,(This is my brother to do the content of the spatial spectrum estimation, this is just a small part of the program, I hope you can accept,)
Spectral_ClusteringNJW
- 谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成(Spectral clustering can distinguish arbitrary sample space and converge to the global optimal solution, the basic idea i