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matlab-xbbh222
基于小波变换的图像去噪处理，通过学习小波变换的方法实现对图像的去噪处理，达到所预期的效果(Image denoising based on wavelet transform, realize image denoising by wavelet transform learning method, to achieve the desired effect)
- 2015-04-30 19:33:39下载
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choi_matlab
rice大学CHOI写的一个关于小波域HMT模型的图像去噪算法。算法比较经典。对研究HMT模型的同行有很大参考价值。(rice university CHOI written on wavelet-domain HMT model for image denoising algorithm. Comparison of the classical algorithm. HMT model of research has great reference value counterparts.)
- 2007-07-26 15:43:12下载
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DigitalWaterMark
数字图像水印，使用小波变换进行水印的添加和提取。matlab源代码。wm_embed.m嵌入。wm_extract.m提取。(Digital image watermarking, the use of wavelet transform to add and extract the watermark. matlab source code. Embed wm_embed.m. wm_extract.m extraction.)
- 2009-07-06 23:33:40下载
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MatlabEdgeDetection
一个基于matlab开发的系统，实现对图像直方图的绘制、canny、sobel等几种不同算子的边缘检测(A system based on matlab development, drawing the image histogram, canny, sobel edge detection of several different operators can manually modulation threshold)
- 2012-08-16 01:31:36下载
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AGCWD
來自於2012年IEEE TIP的論文 Efficient Contrast Enhancement Using Adaptive Gamma Correction With Weighting Distribution ，其功能為透過分析影像中的直方圖統計資訊，達到快速增強影像對比的結果。(From the 2012 IEEE TIP paper "Efficient Contrast Enhancement Using Adaptive Gamma Correction With Weighting Distribution"which functions as a histogram of the image by analyzing statistical information, to quickly enhance image contrast.)
- 2021-01-27 16:48:42下载
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CCD
关于CCD相机的选型，帧率，幅宽，曝光时间(CCD CAMERA)
- 2016-06-21 17:19:09下载
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SpaRSA_2.0
压缩感知重建算法，SPARSA算法，与大家一起交流(Compressed sensing reconstruction algorithm, sl0 algorithm exchanges, together with you)
- 2009-05-06 15:16:54下载
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image_to_video
可以将连续图片转换成视频文件，值得参考学习(Convert a continuous image into a video file)
- 2016-08-29 21:09:04下载
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meifou
均值便宜跟踪的示例，预报误差法参数辨识-松弛的思想，用于信号特征提取、信号消噪。( Example tracking mean cheap, Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, For feature extraction, signal de-noising.)
- 2017-01-19 12:51:47下载
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MyBayes
2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。
设以下模式类别具有正态概率密度函数：
ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T}
ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T}
（1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。
（2）绘出判别界面。
3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为
：，，，，
：，，，
，试问属于哪一类？
4．设有两类一维模式，每一类都是正态分布，两类的均值和均方差分别为，；，。
采用（0-1）损失函数，且。
（1）试绘出两类模式的密度函数曲线，其判别界面位于何处？
（2）若已获得样本：-3，-2，1，3，5，试判断它们各属于哪一类。(bayes ，matlab)
- 2013-04-12 09:34:26下载
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