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matlab4
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
Gauss(delphi)
- 本软件系我Delphi学习习作，实现了用Gauss消去法解线性方程组，能识别用户以文本方 式输入方程组增广矩阵，并且能检测一些常见的输入错误及其位置，方程的解以文本方式输 出在结果显示框。希望用户尽量按照软件操作提示操作，尽管我细心的考虑过很多可能出现 的错误，但仍有许多不足的地方，欢迎各位朋友发现并指出，本人非常感激。-I Delphi learning exercises, realized using Gauss elimination method for solving l
SGLDMatrix
- 灰度空间共现矩阵(SGLD)是著名的提取目标纹理的特征，已经成功地应用于人脸检测等计算机视觉中。大家可研究此MAtlab代码，在实用中转化为C代码使用。-Gray is a total space matrix (SGLD) is a well-known goal of extracting texture characteristics, has been successfully applied to the face detection and other computer vision
matlab
- Matlab仿真比较分析三种矩阵迹检测器的检测性能。
多种图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
第四章 控制系统的分析方法
- 用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
第一章 计算机辅助设计与仿真技术概述
- 用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
MatlabRidgeDetection
- Matlab多种图像边缘检测方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 3、用Canny算子检测图像的边缘 4、图像的阈值分割 5、用水线阈值法分割图像 6、对矩阵进行四叉树分解 7、将图像分为文字和非文字的两个类别 8、形态学梯度检测二值图像的边缘 9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Matlab a variety of image edge detection method 1, u
graycomatrix
- 用函数graycoprops去检测图像灰度共生矩阵，该例子主要是应用于图像纹理检测-Use function graycoprops to check picture ,it is very good
yinghangjia
- 银行家算法检测安全序列，包括已分配资源矩阵，最大需求矩阵-Banker
VCVB
- 本书是所随带的VC++和BC++数值分析类库光盘的使用手册。此VC++和BC++数值分析类库涵盖了数值分析领域中大部分常见算法，还包括线性和非线性最优化问题的多种算法以及概率统计中的一些基本算法。此类库中将矩阵和向量当成如char,int,double一样的基本变量类型，为矩阵和向量提供了几乎是随心所欲的操作函数。因此，可以在此数值类库的基础上进行二次开发。类库的各项功能均经过严格的检测，并与MATLAB作了比较，结果准确无误，效率不相上下。书中以菜单的方式对数值分析类库的每项功能作了详尽的解释
nni
- 计算n阶矩阵的逆矩阵的函数，输入表示矩阵的指针和阶数，然后计算输出逆矩阵的指针，附带矩阵乘法检测结果-Calculation of n-order matrix inverse matrix function, enter the matrix express the pointer and order, and then calculating the inverse matrix of output indicators, with matrix multiplication test re
MIMO44
- 论文仿真原型程序,仿真四种（ZF,ZF-SIC,MMSE -SIC） Vblast接收的检测性能，绘制误比特率～信噪比曲线。 发端初始化=============================================================== 发射天线数tx,接收天线数rx,发射矩阵长度L(帧长) - Paper prototype simulation procedures, simulation of four (ZF, ZF-SIC, MMSE, M
cycle test algrithm
- lDPC校验矩阵的环检测。包括4环检测算法，6环检测算法及8环检测算法。还包括一个准循环LDPC奇偶校验矩阵的生成算法。-this algrithm can search cycles in LDPC parity check matrix。It contain cycle-4 cycle-6 cycle-8 test algrithm.It also contains a algrithm for generate the LDPC quasi-cyclic parity check matr
Detection-of-short-duration-power-quality-disturba
- 优秀论文及配套源码。电压暂降是动态电能质量问题中最受关注的热点之一。大量新型电力电子设备的广泛使用对电网电能质量的要求越来越高，而且电压暂降在电网中又具有一定的传播性。因此，无论从电网还是用户都迫切需要对电压暂降进行研究和治理。对电压暂降的检测是解决电压暂降的前提条件，故本论文主要对电压暂降的检测方法进行研究。 本文分析了国内外短时电能质量扰动检测的研究现状，并着重讨论了短路故障、感应电动机启动和变压器激磁三种电压暂降扰动情况下电压暂降的特性；在此基础上选择了基于S变换的短时电能质量扰动检测
ceshi4
- 非负矩阵应用于电能质量中的程序，用于谐波检测，构造和分解基本谐波-Non-negative matrix used in the power quality program for harmonic detection, the basic harmonic structure and decomposition
Mean-shift-research-and-applications
- ：对均值漂移算法的理论和应用作一全面的综述．首先根据密度函数的非参数估计推导出均值漂移公式的一 般形式，说明了均值漂移迭代算法的步骤及收敛性；然后重点讨论核函数的选择以及带宽矩阵的计算等关键技术；最 后归纳了均值漂移算法在模式检测、聚类、图像分割以及物体实时跟踪等方面的应用，并展望了均值漂移算法在理论和应用中的研究方向．-Clustering thesis
imagdetect
- 学习matlab图像处理的绝对有用的程序，所有程序均调试通过，程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留
核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用
- 主要功能有： （1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 KPCA的建模过程（故障检测）： （1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）特征值分解 （5）特征向量的标准化处理 （6）主元个数的选取 （7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （8）SPE和T2统计量的控制限计算