本代碼是本人于前年完成的利用小波變換技術實現的圖像分解與合成的MATLAB源代碼.詳細的說明見本人的個人主頁,上面有詳細的說明和測試結果,數據絕對準確可靠.本人現在正在研究語音壓縮算法,主要是MELP算法.從網上搜索到這里正好有本人所要參考的源代碼,如能賜予,萬分感謝.郵箱:liwh@ruyi.com電話:133251646
標簽： MATLAB MELP 代碼 小波變換
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：athjac
算法有關于樹的遍歷的，還有圖的搜索等等的數據結構相關算法
標簽： 算法 樹
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：a673761058
迷宮算法程序學習，數據結構里的經典學習程序，代碼經過自己的優化，加快了搜索速度
標簽： 迷宮算法 程序
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：ruan2570406
匹配算法，Boyer-Moore-Hospool匹配算法 這個算法在大文件中搜索小pattern有很高效率。 推薦用來代替strstr() 這個實現我沒有測過，不過應該不會有大問題。 C++的代碼，容易使用：）
標簽： 匹配算法
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：gonuiln
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
上傳用戶：ryb
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
c語言實現的A*算法，此算法用于搜索解空間，喜歡人工智能的同志過來下載吧
標簽： c語言 算法
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：daoxiang126
基于內容的多媒體數據檢索算法SR-Tree，類似于R*-tree和SS-tree的最近鄰搜索
標簽： SR-Tree 多媒體數據 檢索 算法
上傳時間： 2015-05-18
上傳用戶：縹緲
二維的DBSCAN聚類算法，輸入（x,y）數組，搜索半徑Eps，密度搜索參數Minpts。輸出: Clusters，每一行代表一個簇，形式為簇的對象對應的原數據集的ID
標簽： DBSCAN 二維 聚類算法
上傳時間： 2015-06-01
上傳用戶：sy_jiadeyi
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