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LU因子分解

  • 本文提出了一種基于矢量角度的最短路徑搜索算法

    本文提出了一種基于矢量角度的最短路徑搜索算法,設計出一種類似于面向對象的數(shù)據(jù)存儲結構來存儲網絡圖中的節(jié)點及弧段對象,在最短路徑的搜索上引入矢量夾角標量值做為搜索因子,充分利用了網絡圖中各點元素和線元素間的拓撲關系,提高了搜索的趨勢性,同時還考慮了各弧段的長度值(或權值),較好的將網絡圖中對象的空間信息和屬性信息相結合

    標簽: 矢量 最短路徑 搜索算法 角度

    上傳時間: 2014-12-05

    上傳用戶:cccole0605

  • 文中提出了一種基于離散小波變換和混沌加密的數(shù)字水印新算法,采用二維混沌變換對水印圖像加密 對載體圖像進行多分辨離散小波變換,應用小波系數(shù)判斷載體圖像的紋理復雜程度后,依據(jù)人眼的視覺系統(tǒng)(HVS)特性,

    文中提出了一種基于離散小波變換和混沌加密的數(shù)字水印新算法,采用二維混沌變換對水印圖像加密 對載體圖像進行多分辨離散小波變換,應用小波系數(shù)判斷載體圖像的紋理復雜程度后,依據(jù)人眼的視覺系統(tǒng)(HVS)特性,將水印信號嵌入到圖像的低頻部分,對圖像的不 同分解層分別選取不同的紋理閾值和水印嵌入強度,將數(shù)字水印嵌入到相同分辨層的原始圖像中,提高了水印算法的魯棒性。在檢測和提取水印時,通過水印相似度(NC)和峰值信噪比( PNSR)評價水印質量,實驗結果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG壓縮、濾波等幾何攻擊,算法簡單,計算復雜度小,兼顧了水印的不可見性和魯棒性。

    標簽: HVS 離散小 波變換 加密

    上傳時間: 2016-10-24

    上傳用戶:Andy123456

  • bp神經網絡算法的java實現(xiàn)(原創(chuàng)): 本程序為原創(chuàng)

    bp神經網絡算法的java實現(xiàn)(原創(chuàng)): 本程序為原創(chuàng),實現(xiàn)改進的bp神經網絡(動量因子),包含3個java文件,使用簡單。

    標簽: java 神經網絡算法 程序

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:epson850

  • 解算高階矩陣

    解算高階矩陣,可以求逆,求特征值,對矩陣進行特征值分解

    標簽: 解算 矩陣

    上傳時間: 2016-10-26

    上傳用戶:壞天使kk

  • 小波濾波時的matlab程序

    小波濾波時的matlab程序,是用于多種信號分解程序

    標簽: matlab 濾波 程序

    上傳時間: 2016-10-30

    上傳用戶:xiaohuanhuan

  • 我們知道

    我們知道,小波變換的一級分解過程是,原始信號分別進行低通、高通濾波,再分別進行二元下抽樣,就得到低頻、高頻(也稱為平均、細節(jié))兩部分系數(shù);而多級分解則是對上一級分解得到的低頻系數(shù)再進行小波分解,是一個遞歸過程。以下是一維小波分解的程序.

    標簽:

    上傳時間: 2014-12-04

    上傳用戶:cylnpy

  • 們討論圖像的重構。我編寫的重構程序中

    們討論圖像的重構。我編寫的重構程序中,為了比較分解圖像和重構圖像,首先繪出經過小波分解的圖像,然后再進行重構。在繪制分解圖像和重構圖像的過程中,要注意數(shù)據(jù)格式的轉換。

    標簽: 圖像 編寫 程序

    上傳時間: 2016-10-31

    上傳用戶:cc1915

  • hht變換

    hht變換,hht變換是利用經驗模態(tài)來進行分解,從而進行信號分析。

    標簽: hht 變換

    上傳時間: 2016-11-01

    上傳用戶:zm7516678

  • 對磁盤高速存取(提速): RAID將普通硬盤組成一個磁盤陣列

    對磁盤高速存取(提速): RAID將普通硬盤組成一個磁盤陣列,在主機寫入數(shù)據(jù),RAID控制器把主機要寫入的數(shù)據(jù)分解為多個數(shù)據(jù)塊,然后并行寫入磁盤陣列;主機讀取數(shù)據(jù)時,RAID控制器并行讀取分散在磁盤陣列中各個硬盤上的數(shù)據(jù),把它們重新組合后提供給主機。由于采用并行讀寫操作,從而提高了存儲系統(tǒng)的存取系統(tǒng)的存取速度

    標簽: RAID 磁盤 存取 硬盤

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:陽光少年2016

  • The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produce

    The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produces a factorization of P*A into the product L*U where P is a permutation matrix, and L and U are lower and upper triangular, respectively. The functions in this package are accurate, but they are far slower than their MATLAB equivalents (x=A\b, [L,U,p]=lu(A), and so on). They are presented here merely to illustrate and educate. "Real" production code should use backslash and lu, not this package.

    標簽: illustrates elimination Gaussian pivoting

    上傳時間: 2016-11-09

    上傳用戶:wang5829

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