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搜索资源 - Differential evolution
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In probability theory, a stochastic process, or sometimes random process, is the counterpart to a deterministic process (or deterministic system). Instead of dealing with only one possible reality of how the process might evolve under time (as is the
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图像处理的偏微分方程方法，包括曲线演化，图像分割，图像滤波，图像复原等的matlab源代码。-Partial differential equations of image processing methods, including curve evolution, image segmentation, image filtering, image restoration, etc. matlab source code.
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在3GPP系统中，初始小区搜索包含两步，这两步要用到主同步信号和辅同步信号。这篇文章介绍了一种辅同步信号检测的方法。-In 3GPP Long Term Evolution (LTE) system,initial cell search procedure comprises two steps using primary
synchronization signal (PSS) and secondary synchronization
signal (SSS). This pape
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对一个具有多目标的图像进行分割，对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长，在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式，迭代时水平集每更新10次重新初始化水平集一次。这样，我们基本可以将简单的多目标图像进行分割。
-Split the image of a multi-objective function defined in MATLAB, and set the appropriate time, space step in
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对一个具有多目标的图像进行分割。对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长。在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式。
-A target image segmentation. MATLAB definition, function, and set the appropriate time and space steps. The second-order calculation of the level set in t
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当红外图像中包含较强噪声时, C-V 模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓 同时, C-V 水平集采用偏
微分方程( PDE) 实现, 存在计算量大、分割速度慢的缺点。为此, 本文提出了改进的快速算法, 该算法保留了C-V
模型的全局优化特性, 并通过窗口滤波整合图像邻域空间信息来构建曲线进化的外部速度, 从而提高C-V 模型
的抗噪性并减少分割中产生的冗余轮廓 采用基于双链表的快速水平集算法来实现曲线的演化, 去除了传统算
法中的重新初始化和PDE 求解的过程, 减少了迭代步数
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关于SFS算法的介绍，介绍了近些年来SFS方法的发展现状，将SFS算法划分为四种类型：演化和偏微分方程(PDE)方法、最优化方法、局部化方法以及线性化方法。同时，分析了各种SFS算法的特点，并对SFS技术的进一步发展趋势进行了展望。-Introductions of SFS algorithm, this paper introduces the development status of SFS method in recent years, the SFS algorithm is divi
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水平集是跟踪轮廓和表面运动的一种数字化方法。不直接对轮廓进行操作，而是将轮廓
设置成一个高维函数的零水平集，这个高维函数叫做水平集函数：Ψ(X,t) 。然后水平集函数
运动成为一个微分方程。在任何时候，通过从输出中提取零水平集 (( ), ) { ( , ) 0} Xt Xt Γ =Ψ = 来
得到运动的轮廓。使用水平集的主要优点是可以对任何复杂的结构进行模式化和拓扑变换，
比如暗中操作融合和分离。-The paradigm of the level
set is that
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利用差分分组的协同进化算法，适合大规模优化算法，C语言实现-Cooperative Co-evolution with Differential Grouping for Large Scale Optimization
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：LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中的小区初始搜索过程通过分别检测主同步信号(Primary Synchronization Signal，PSS)和辅同步信号(Secondary Synchronization Signal，SSS)来完成，搜
索结果包括小区组ID、符号定时、频偏估计、组内小区ID以及帧定时[1]。然而，若接收信号 1IDN 2IDN
中存在整数倍频偏，则由于时域的相位旋转，主
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Ultrasound images are difficult candidates for shape
recovery because of low signal/noise ratio which greatly
reduces the observable details within such images.
Recently several methods based on evolution of partial
differential equations
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