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Matlab代码

于 2019-06-05 发布 文件大小:1621KB
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代码说明：

  师兄给的一套图像处理代码，包括预处理，图像融合，特征提取，组织电视别及校正，SVM分类等等，可以学习。(Brother gave a set of image processing codes, including preprocessing, image fusion, feature extraction, organization and correction of television, SVM classification and so on, can be learned.)

文件列表：

Matlab代码\1.双面匹配与仿射变换\edge_and_radon.m, 1113 , 2015-11-02
Matlab代码\2.颜色空间转换\cform_rgb2lab.m, 997 , 2018-06-10
Matlab代码\2.颜色空间转换\color_removal_handpass.m, 1111 , 2018-06-09
Matlab代码\3.图像融合\Butterworth_filter.m, 509 , 2016-01-07
Matlab代码\3.图像融合\merge_average.m, 361 , 2016-01-06
Matlab代码\3.图像融合\merge_wavelet.m, 2362 , 2016-01-06
Matlab代码\3.图像融合\merge_wavelet_double.m, 4343 , 2016-01-06
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\dec2.m, 202 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\es2.m, 519 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\fuse_lap.m, 2015 , 2018-06-10
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\lap_fusion.m, 752 , 2018-06-10
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\selb.m, 503 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\selc.m, 1880 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔\undec2.m, 234 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Average_Gradient.m, 311 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\AVE_BACK.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\AVE_FACE.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\back.bmp, 263222 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Entropy.m, 845 , 2016-01-07
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\face.bmp, 263222 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\fusion_average.bmp, 263222 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\fusion_lap.jpg, 320644 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\fusion_weavelet.bmp, 263222 , 2015-12-25
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\fusion_weavelet_improve.bmp, 263222 , 2015-12-12
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Gray Level Distribution (AVE).bmp, 236278 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Gray Level Distribution (lap).bmp, 236278 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Gray Level Distribution (wavelet).bmp, 236278 , 2015-12-25
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Gray Level Distribution (wavelet_improve).bmp, 236278 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\LAP_BACK.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\LAP_FACE.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\Mutual_Information.m, 2725 , 2016-01-07
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\The Probability of Gray Level (ave).bmp, 236278 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\The Probability of Gray Level (lap).bmp, 236278 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\The Probability of Gray Level (wavelet).bmp, 236278 , 2015-12-25
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\The Probability of Gray Level (wavelet_improve).bmp, 236278 , 2015-12-24
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\WAVELET2_BACK.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\WAVELET2_FACE.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\WAVELET_BACK.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\3.图像融合\指标评价\WAVELET_FACE.bmp, 236278 , 2015-12-27
Matlab代码\4.经纬纱重建\reconstruction_of_warp_and_weft.m, 4205 , 2016-01-09
Matlab代码\5.网格划分\color_removal.m, 651 , 2016-04-14
Matlab代码\5.网格划分\grid_revised.m, 3060 , 2018-06-03
Matlab代码\5.网格划分\Histogram_Equalization.m, 358 , 2016-04-14
Matlab代码\5.网格划分\rgb2gray.m, 289 , 2016-04-14
Matlab代码\5.网格划分\smooth1.m, 647 , 2016-03-28
Matlab代码\5.网格划分\spline.m, 701 , 2016-03-28
Matlab代码\5.网格划分\wiener_filter.m, 304 , 2016-04-04
Matlab代码\6.特征参数提取\lbp_8neighbors.m, 6428 , 2016-05-23
Matlab代码\6.特征参数提取\lbp_revised.m, 4647 , 2016-05-22
Matlab代码\6.特征参数提取\local_binary_patterns.m, 5476 , 2016-05-15
Matlab代码\6.组织点属性识别\gray_variation.m, 2810 , 2017-12-09
Matlab代码\6.组织点属性识别\gv.m, 2350 , 2016-05-27
Matlab代码\6.组织点属性识别\纬组织点模型.bmp, 44154 , 2016-05-29
Matlab代码\6.组织点属性识别\纬组织点模板.xls, 18944 , 2016-05-24
Matlab代码\6.组织点属性识别\经组织点模型.bmp, 44154 , 2016-05-29
Matlab代码\6.组织点属性识别\经组织点模板.xls, 18944 , 2016-05-24
Matlab代码\7.k近邻算法组织点校正\interlace_recognition.m, 3603 , 2016-06-30
Matlab代码\7.k近邻算法组织点校正\K_neighbor.m, 649 , 2016-06-15
Matlab代码\7.k近邻算法组织点校正\zuzhitu.m, 899 , 2016-06-30
Matlab代码\8.配色模纹图\color_values.m, 691 , 2016-10-27
Matlab代码\8.配色模纹图\cropping(500x500).m, 417 , 2016-09-17
Matlab代码\8.配色模纹图\rgb2Lab.m, 853 , 2016-10-28
Matlab代码\8.配色模纹图\rgb_extraction.m, 2847 , 2016-09-30
Matlab代码\SVM\bedroom.mat, 1358 , 2015-03-27
Matlab代码\SVM\forest.mat, 1338 , 2015-03-27
Matlab代码\SVM\labelset.mat, 184 , 2015-03-27
Matlab代码\SVM\SVM (2).m, 1462 , 2016-05-18
Matlab代码\SVM\svm.m, 281 , 2016-05-18
Matlab代码\3.图像融合\拉普拉斯金字塔, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\3.图像融合\指标评价, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\1.双面匹配与仿射变换, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\2.颜色空间转换, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\3.图像融合, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\4.经纬纱重建, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\5.网格划分, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\6.特征参数提取, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\6.组织点属性识别, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\7.k近邻算法组织点校正, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\8.配色模纹图, 0 , 2018-08-31
Matlab代码\SVM, 0 , 2018-08-31
Matlab代码, 0 , 2018-08-31

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  • 万年历的实现
    用stc12作为主控芯片，结合1602进行显示，最终实现万年历的功能，包括显示年、月、日、星期、时、分、秒等等，而1602的显示这是利用逐个字符的显示方法，相信对于初学者而言，这是一份学习的好代码，当然也是一个使用的电子产品
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    说明：  轨道电路移频信号是用来控制列车的行驶状态．对其参数的检测需要达到较高的频率分辨率，分析了国产18信息和ZPW一2000型两种制式移频轨道电路的移频信号的频谱特点，提出r采用CZT线性调频z变换和时域测量相结合的方法检测移频信号的参数。在MATLAB环境下编写CZT算法进行仿真，仿真结果表明。(Track circuit frequency-shift signal is used to control the train operation, and the parameter detection should achieve high frequency resolution requirements. According to the sampling theorem knowledge, we know that it needs longer sampling time. In order to attain high frequency resolution in a relatively short period of sampling time, the paper analyzed the spectrum characteristics of the frequency-shift signaling in the two formats track circuit. At last, we compiled CZT algorithm in the MATLAB environment.)
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    清华大学数据结构讲义，c语言的，很不错，就不必细说了吧。-data structure lectures Tsinghua University, c language, quite well, and there is no need to elaborate on it.
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