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數值分析算法描述與習題解答，由清華大學徐士良教書，用C編寫的各種數學算法。比如：托伯利茲型線性代數方程組的遞推算法，全選主元高斯消去法解復系數線形代數方程組，復矩陣求逆的全選主元高斯-約當法，等；
標簽： 數值分析 算法
上傳時間： 2014-01-02
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數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 二維離散余弦變換的圖像壓縮 采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 直方圖均勻化 模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 圖像的自適應魏納濾波 運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 圖像的高通濾波和掩模處理 用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
標簽： 數字圖像 傅立葉變換 二維離散余弦變換 二維
上傳時間： 2015-07-01
上傳用戶：xieguodong1234
PCA（主成分分析）算法被廣泛應用于工程和科學研究中，本報告主要從PCA的基本結構和基本原理對其進行研究，常規的PCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發現線性的PCA算法存在著許多不足，比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨立信號成分分離出來，主分量只由數據的二階統計量—自相關陣確定，這種二階統計量只能描述平穩的高斯分布等，因此必須對其進行改進，經改進后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線（平面）中擬和的例子說明了PCA在工程中的應用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通過對結果的分析，我們可以看出，利用PCA算法可以得到較好的擬和結果。
標簽： PCA 主成分分析 算法 應用于
上傳時間： 2015-07-04
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在高斯信道下，采用16QAM,維特比編碼的64子載波的OFDM系統
標簽： 高斯 信道
上傳時間： 2015-07-05
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此源碼為在ＤＳＰ上實現的卷積糾錯編解碼算法，解碼采用維特比ＶＩＴＥＢＩ算法
標簽： 源碼 卷積 糾錯 算法
上傳時間： 2015-07-21
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提出一種新的算法：逆主元法，利用高斯點擴展函數的特性，在徑向基神經網絡的模型下，對圖像進行盲目復原。
標簽： 算法
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數字圖像處理算法，岡薩雷斯的，經典算法各種算法
標簽： 數字圖像處理 算法
上傳時間： 2015-08-07
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數字圖像處理—經典算法，岡薩雷斯配套電子書籍
上傳時間： 2013-12-19
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程序為粒子濾波器跟蹤算法的演示程序，粒子濾波器算法適用于非線性非高斯情況下的跟蹤估計。本程序為pf專家程序，演示pf跟蹤的核心思想，與大家共享。
標簽： 程序 粒子濾波器 跟蹤算法
上傳時間： 2015-08-23
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現有Hopfield神經網絡算法源程序，特分享
標簽： Hopfield 神經網絡算法 源程序
上傳時間： 2013-12-27
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