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SRC
- 这五个程序是fortran90编写的，用于动力学计算问题，分别是中心差分法，Newmark法，Houbolt法，精细积分法，和减缩高斯积分法
shendutuxiang
- 由生成的深度图象数据用平滑算子和差分方法求曲面的高斯曲率和平均曲率
模式识别
- 根据描绘子算法，选取能够表征和保持两个图之间基本差异的最少的描绘子的数量，并对其每一个特征矢量的分量中加入均值为0标准差为每个矢量中最大分量值的1/10的高斯噪声，创建两个模式类；对两类各生成100个样本作为训练集，另外在各生成100个样本作为测试集。
车牌识别
- Canny边缘检测算法： step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； step3:对梯度幅值进行非极大值抑制； step4:用双阈值算法检测和连接边缘。
0-9(Speech-Recogenition)用matlab仿真0到9十个数字的语音识别
- 用matlab仿真0到9十个数字的语音识别 1、对语音的WAV文件和LAB文件进行处理，产生十个文件，每个文件对应于一个数字，存贮着该数字的波形文件。（shujuzhengli.m） 2、分别利用上面十个文件训练出十个HMM模板，具体方法是：首先将语音的波形文件分帧，以128个点为一帧，帧移为64，每一帧通过mfcc.m计算出13个系数，随着波形的长度不同，一个语音文件可以计算得到13*N个系数，截取13*15的矩阵（mfcc系数）用作训练数据。一般一个HMM模板用20组mfcc系数
harry-corner-detection
- harry角点检测c++源代码，利用差分算子对图像进行滤波，对Ix2/Iy2/Ixy进行高斯平滑，以去除噪声，计算角点量，进行局部非极大值抑制以获得最终角点-harry corner detection c++ source code, the use of differential operators on image filtering, Gaussian smoothing of Ix2/Iy2/Ixy to remove noise, calculate the amount of co
Gaussian-modeling-approach
- vc++和opencv,运用高斯建模的方法对场景进行背景建模，背景差分。从而检测出运动的物体，如机动车辆、行人，烟火等。-vc++ and opencv, using the method of Gaussian modeling scene background modeling, background difference. To detect moving objects, such as motor vehicles, pedestrians, fireworks, etc.
Gaussiansource
- 时域有限差分中平面光源及高斯光源的设置.对光源设置有一定意义-FDTD in the planar light source and the Gaussian light source settings. To have a certain significance of the light source settings
FDTD_1.3.c
- 本程序是使用有限时域差分法计算模拟电磁波在光学薄膜中的传输，增加了高斯光源等光源形式。增加边界条件。运用matlab显示结果-This procedure is the use of FDTD method simulation of electromagnetic waves in optical thin films in transmission, an increase of Gaussian light sources, such as the form of light source
FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
chazhi
- Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSampl
canny
- 最优的阶梯型边缘检测算法(canny边缘检测) 1.Canny边缘检测基本原理 (1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。 (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。 (3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。 2.Canny边缘检测算法： step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
segmentation
- 关于前景背景分离的论文集，内容涵盖了很多方面，从差分，到高斯分布，到codebook-Background on the prospects of separation proceedings, covers many aspects, from the differential to the Gaussian distribution, the codebook, etc.
matlabfun
- 信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律 压缩/扩张 dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码 dpcmen
Finite_Difference_Beam_Propagation_Method
- 采用有限差分方法模拟计算高斯光束在自由空间传播过程。-Simulation using the finite difference method of Gaussian beams in free space propagation.
P_GMM
- 用于背景差分的高斯混合建模，实现运动目标检测，c++源码可编译执行-Difference of Gaussian mixture for the background model for moving object detection, c++ source code can be compiled implementation
Canny
- 采用Canny算法进行边缘检测。1用高斯滤波器平滑图像。2用一阶偏导的有限差分3对梯度幅度进行非极大值抑制。4用双阈值。5采用高斯平滑函数-Canny edge detection algorithm used. A smooth image with a Gaussian filter. 2 with the first-order partial derivatives of the finite difference gradient magnitude 3 on the non-maxi
CannyDetc
- canny边缘检测算子，用高斯滤波平滑图像，再用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。-canny edge detection operator, smooth image with a Gaussian filter, and then the first order partial derivatives of the finite difference to calculate the gradient magnitude and direction.
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- 插值的函数 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其
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- 扩频信号FSK调制与差分解调仿真，包含电路图设计，莱斯噪声，瑞丽噪声，高斯噪声信道分析-Spread spectrum signal FSK modulation and demodulation simulation difference, including circuit design, rice noise, ruili noise, gaussian noise channel analysis