算法復(fù)雜度分析，算法復(fù)雜度分析，包括時(shí)間性能分析等等！
上傳時(shí)間： 2017-06-24
上傳用戶：wweqas
本代碼比較了在四種不同特征值擴(kuò)散度情況下RLS算法的學(xué)習(xí)曲線，即其收斂速度跟集平均平方誤差
標(biāo)簽： RLS 代碼 比較 學(xué)習(xí)曲線
上傳時(shí)間： 2017-06-29
上傳用戶：wuyuying
基于峭度極大的一種獨(dú)立分量分析的算法，內(nèi)有詳細(xì)介紹每一步程序的作用和意義
上傳時(shí)間： 2017-07-17
上傳用戶：lmeeworm
提出了一種基于相似度函數(shù)的自適應(yīng)加權(quán)中值濾波算法。該方法首先通過噪聲檢測(cè)確定圖像中的噪聲點(diǎn),然后 根據(jù)窗口內(nèi)噪聲點(diǎn)的個(gè)數(shù)自適應(yīng)地調(diào)整濾波窗口的尺寸,并根據(jù)相似度大小,巧妙地將濾波窗口內(nèi)各個(gè)像素點(diǎn)自適應(yīng)分 組并賦予相應(yīng)的權(quán)重,最后對(duì)檢測(cè)出的噪聲點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)中值濾波。計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法既能有效地濾除噪 聲,又能較好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié),比標(biāo)準(zhǔn)中值濾波具有更優(yōu)良的濾波性能。
上傳時(shí)間： 2017-08-06
上傳用戶：lizhizheng88
基于Matlab的BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴ǎ珺A模型有兩個(gè)重要特性：增長(zhǎng)特性和優(yōu)先連接特性。
標(biāo)簽： Matlab 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 生成算法
上傳時(shí)間： 2017-08-11
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采用標(biāo)準(zhǔn)的 Levenshtein Distance 算法計(jì)算兩個(gè)文件的相似度。 2。 程序使用簡(jiǎn)單。選入多個(gè)文件，然后按分析便個(gè)分析出兩個(gè)文
標(biāo)簽： Levenshtein Distance 標(biāo)準(zhǔn) 算法
上傳時(shí)間： 2017-08-15
上傳用戶：aa17807091
為了解決光譜恢復(fù)對(duì)圖像匹配高精度的問題, 提出了一種高精度圖像匹配算法———利用光流確定圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)對(duì)圖像進(jìn)行匹配。該算法克服了傳統(tǒng)的基于灰度匹配方法受圖像插值精度影響的缺陷以及運(yùn)算速度和精度的局限性。與基于MAD 塊匹配算法和歸一化相關(guān)系數(shù)塊匹配算法進(jìn)行比較, 該算法實(shí)現(xiàn)了圖像序列高精度匹配, 而且硬件實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單, 計(jì)算復(fù)雜度較低。
上傳時(shí)間： 2017-08-21
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壓縮包的內(nèi)容包括：1.有關(guān)JPEG和DPCM算法的文章；2.實(shí)現(xiàn)其算法的壓縮程序3.有關(guān)圖像壓縮方面的資料。讀者請(qǐng)注意： <1>這里討論的是灰度圖像的壓縮不涉及彩色圖像。 <2>實(shí)現(xiàn)壓縮時(shí)，輸入的圖像數(shù)據(jù)采用一種自定義的格式（com 格式），前四個(gè)字節(jié)記錄圖像的寬度和高度，之后就是逐 行的圖像數(shù)據(jù)，圖像的開頭和結(jié)尾沒有任何標(biāo)記。這種格式的圖像數(shù)據(jù)是從BMP圖像中得到的。 <3>這里沒有JPEG算法的解壓程序，壓縮后的數(shù)據(jù)存成標(biāo)準(zhǔn)的JPEG文件格式，任何視圖軟件都可以打開。DPCM方法中的解 壓縮程序?qū)?shù)據(jù)仍然存成com格式，可以將其轉(zhuǎn)成PGM格式觀看，壓縮包中由com轉(zhuǎn)為PGM格式的程序。
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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matlab圓度誤差的評(píng)定算法，最小二乘法，最小包容區(qū)域法，最大外接圓法，最小內(nèi)接圓法
上傳時(shí)間： 2017-09-07
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關(guān)于后綴數(shù)組的文件 本文介紹后綴數(shù)組的基本概念、方法以及應(yīng)用。 首先介紹O(nlogn)復(fù)雜度構(gòu)造后綴數(shù)組的倍增算法，接著介紹了配合后綴 數(shù)組的最長(zhǎng)公共前綴 LCP（Longest Common Prefix）的計(jì)算方法，并給出一個(gè) 線性時(shí)間內(nèi)計(jì)算height 數(shù)組（記錄跨度為1 的LCP 值的數(shù)組）的算法。為了讓 讀者對(duì)如何運(yùn)用后綴數(shù)組有一個(gè)感性認(rèn)識(shí)，還介紹了兩個(gè)應(yīng)用后綴數(shù)組的例子： 多模式串的模式匹配（給出每次匹配O(m+logn)時(shí)間復(fù)雜度的算法）以及求最 長(zhǎng)回文子串（給出O(nlogn)時(shí)間復(fù)雜度的算法）。最后對(duì)后綴數(shù)組和后綴樹作了 一番比較。
標(biāo)簽： nlogn 后綴數(shù)組 基本概念 復(fù)雜度
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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