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hmetis-1[1].5.3-WIN32
- 这是一个图划分的算法，名为hmetis，可以用它对于不同纬度的数据集合进行划分-This is a map of algorithm, called hmetis. It can be used for different latitude data set divided
zhuose2006918
- 地图着色的算法设计,具体代码没有实现,不过可以给大家一些参考-map coloring algorithm design, specific code did not come true, but I can give you some information! !
self-organizing
- 基于自组织特征映射神经网络的图像压缩算法，ＥＩ检索论文，绝对有参考价值．-Based on self-organizing feature map neural network image compression algorithm, EI retrieval papers, the absolute reference value.
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- 基于MAP的红外图像超分辨率技术研究的硕士论文，文中主要采用最大后验概率完成超分辨率算法的图像重建。-MAP-based infrared image super-resolution technology research master' s thesis, the main use of maximum a posteriori probability of the completion of super-resolution image reconstruction algorith
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- 基于MAP算法的图像超分辨率重构技术研究硕士论文，文中介绍了超分辨率重建的理论基础与数学模型，基于卡尔曼滤波的序列图像运动估计及基于MAP的超分辨率重建的具体过程。-Algorithm based on MAP Super-Resolution Reconstruction of Image Technology master' s thesis paper introduces the theory of super-resolution reconstruction of the fo
FastStereoMatchingUsingRectangularSubregioningand3
- 本文提出了一种快速，可靠的立体匹配算法产生浓密视差图，通过使用快速互相关、矩形秩和3D最大表面技术粗到细计划。-This paper presents a fast and reliable stereo matching algorithm which produces a dense disparity map by using fast cross correlation, rectangular subregioning (RSR) and 3D maximum-surfac
article
- Turbo码的编译码实现及Log-MAP算法性能仿真的小论文-the achievementof Turbo Decoding and codeding,and performamce simulation of the Log-MAP algorithm
cccc
- 摘要:提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。 最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行 了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。 -Abstract:In order to effectively solve multiobjective optimization problems, a novel
BCJR
- BCJR算法是在Turbo码的译码中广泛使用的一种重要算法。程序实现了BCJR的具体译码方法。程序是MAP-LOG的实现算法。-BCJR Algorithm for Turbo decoding is widely used in a key algorithm. The specific procedures implemented BCJR decoding method. MAP-LOG program is the realization algorithm.
gbvs_nips
- 显著性分析论文（英文），三个加州理工教授所写。附带有源码是实验Sample（见英文说明中的下载链接）-Saliency Map Algorithm : MATLAB Source Code Below is MATLAB code which computes a salience/saliency map for an image or image sequence/video (either Graph-Based Visual Saliency (GBVS) or the stand
multidimensional-scaling
- 本文提出一种基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法,结合RSS经验衰减模型和最短路径建立相异性矩阵,采用轻量级矩阵分解算法降低相异性矩阵分解的计算复杂性,并利用网络中存在的周期性消息将初始定位信息回送,在后台使用迭代优化算法对初始定位结果求精。仿真实验表明,在测距误差一定的情况下,该算法能够提高节点三维坐标的初始计算精度,经过集中式的优化求精后与MDS-MAP算法相比,能够明显地提高节点三维定位的精度-This paper presents a method based on multidim
Map-matching-algorithm
- 提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法． 该算法综合了数字道路信息和GPS /DR 定位信息， 提取两个重要参数作为输入变量， 即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差． 设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则． 实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置．-Map matching algorithm based on fuzzy neural network
Map-matching-algorithm-research--
- 由于现有的地图匹配算法对算法的实时性和鲁棒性的研究相对较少，在提高地图匹配精 度的过程中对可用信息的利用不够，依据车辆运动的连续性，提出了基于计算几何的地图匹配算法。该算法能够快速的完成匹配候选道路的选取和匹配道路的确定。-Existing map-matching algorithm for real-time and robustness of the algorithm is relatively small, the use of the available information is
base-on-weight--map-match
- 该文分析了地图匹配的误差来源,提出了一个基于权重的地图匹配算法。该算法将GPS定位数据转换成道路网络的弧的权重,然后根据弧的权重大小来确定车辆当前行驶的道路。该算法有效地利用了定位点的当前信息和历史信息,并且能够在很大程度上降低定位误差对地图匹配效果的影响。 -This paper analyzes the map matching error sources, presents a weight-based map-matching algorithm. The algorithm con
GPS-car-guide-map-match
- 通过误差来源的分析和误差模型的建立，提出了一种车辆导航中GPS定位测量与数字地图实时配准的地图匹配算法，这使得在现有的基本硬件配置条件下，车辆导航定位精度更高。最后对算法进行了分析，并给出了统计结果。 -Through the analysis of sources of error and error model, proposed a vehicle navigation GPS positioning measurement and registration of real-time di
gpu
- 针对平行分割阴影图算法中当光线方向与视线方向不垂直时,场景中对象被冗余渲染到多层阴影图中的问 题,提出一种基于GPU 的光源空间平行分割阴影图算法. 在光源空间中,利用光源视锥体将场景划分为不相交的多 层区域,利用GPU 为各层生成阴影图,以确保场景采样点不在多层阴影图中重复出现 同时给出了一种快速综合场 景阴影效果的绘制方法,通过避免判断像素层次的操作提高了GPU 的利用率. 实验结果表明,文中算法解决了平行 分割阴影图算法的冗余渲染问题,提高了渲染效率和场景阴影质量.-Lig
PPPIterative-EM-MAP-Algorithm
- iterative EM MAP algorithm
map
- Map algorithm for the decoding
VuceticYuan-Log-MAP-SayisalOrnek
- log map algorithm numerical example
A-versatile-object-tracking-algorithm-combining-P
- This paper introduces a new object tracking method which combines two algorithms working in parallel, and based on low-level observations (colour and gradient orientation): the Generalised Hough Transform, using a pixel-based descr iption, and