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参加ICPC的acm队员所使用的比赛模板,包括数论图论,计算几何等相关算法。...

于 2022-01-25 发布 文件大小:72.08 kB
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参加ICPC的acm队员所使用的比赛模板,包括数论图论,计算几何等相关算法。-ICPC members to participate in the acm template used in the game, including number theory graph theory, computational geometry and other related algorithms.

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  • DSP6713 的FIR实现
    这个是关于DSP6713的一个FIR算法的实现,仿真以通过,可以直接观察波形,基本的使用时,产生波形后,在CCS的view下观看波形的产生/*  Purpose:FIR filter procedure for processing a group of data               *//*  Prototype in C:void fir_filter(const int x[],const int h[],              *//*                                 short y[],int n,int m,int s);              *//*  const int x[]:输入信号的缓冲数组,int类型,在滤波中不可修改              *//*  const int h[]:滤波器的系数数组,int类型,在滤波中不可修改                *//*  short y[]:输出信号的缓冲数组,short类型                                  *//*  n:滤波器长度,本例中为ORDER_FIR                 &nbs
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    应用背景图像边缘是很重要的视觉信息,边缘检测在图像处理和机器视觉中占据着重要位置。通过边缘检测勾画出目标物体的轮廓,达到目标识别的目的。传统的边缘检测方法是基于空间运算的,借助空域微分算子利用卷积来实现,主要起到高通滤波的作用,如Sobel边缘算子、Roberts边缘算子、Krisch边缘算子、高斯2拉普拉斯边缘算子等关键技术 信息激素(Pheromone)作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。该算法具有强鲁棒性、正反馈性和分布式处理等特点,已被成功用于解决许多诸如TSP问题、图着色问题等复杂问题。但用于图像处理领域,国内外的研究还比较少,韩彦芳等人利用蚁群算法提出了基于模糊聚类的图像分割方法,本文则利用蚁群算法提出了一种新的图像边缘检测方法。将一群蚂蚁随机放置到图像中,根据蚁群算法的路径选择机制,使蚂蚁以较大的概率选择图像边缘点作为下一步移动目标位置,经过多次循环迭代最终使大多数蚂蚁聚集到图像边缘上,从而提取出图像的边缘。
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