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gaosi
- 这是一个关于数值方法的求非线性方程的算法，其中有高斯消元法和道理特解方程方法。-This is a study on numerical methods for nonlinear equations of the algorithms, including Gaussian elimination method and reason special solution of equation method.
gauss
- 高斯列主元消元法解n元一次方程组和简易流程图-PCA out Gaussian elimination method solution of n-一次方程group and the simple flow chart
image_inhancement
- 基于Matlab的典型图像增强算法的源码 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
gstyfd
- 高斯投影的分带计算，可以自动计算代号。作为平面投影计算的简便方法。-Gaussian sub-band calculation of the projector, you can automatically calculate code. As a planar projection of the simple method of calculation.
xianxingfangchengzu
- 利用高斯消元法、雅克比消元法解决求解线性方程组的解的程序-Using Gaussian elimination method, Jacobian elimination method for solving linear equations to solve the solution procedure
briage_ex12
- 高斯消元法 c++ 实现-Gaussian elimination method c++ implementation
houghlinedetect
- hough 变换实现直线检测 在噪声服从高斯分布的背景中构造信噪比为2、长度为34像素的目标线段；在找出线段所在直线后，在采用固定长线段滑动的方法，确定线段的起始点，最终确定线段的确切位置。-hough transform line detection in the noise to obey Gaussian distribution of the background-noise ratio for the structure 2, with a length of 34 pix
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
gauss
- 计算方法中，高斯选主元消去法的实现，C语言编程实现。-Method of calculation, the Gaussian elimination method selected Principal of the implementation, C programming language implementation.
IGMM
- 这是一篇经典的论文，基于混合高斯的数学模型应用在视频处理中，进行的移动物体提取-Multi-Gaussian model is the detection of moving targets in a background reduction method, which is achieved using matlab
GeneratePossionDistribution_codes
- Generate Possion Dis. step1:Generate a random number between [0,1] step2:Let u=F(x)=1-[(1/e)x] step3:Slove x=1/F(u) step4:Repeat Step1~Step3 by using different u,you can get x1,x2,x3,...,xn step5:If the first packet was generated at time [
digit
- 高斯消元法，此方法可方便得解答线性方程组的解，比拉格朗日优越！-Gaussian elimination method, this method can easily get answers to the solution of linear equations over Lagrangian superior!
CH3
- L3_1.m: 純量量化器的設計(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式) gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式) gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式) LBG.m: LBG訓練法(函式) quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3
hhh
- ：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出 应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音 乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高 斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪 方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
StudyonStereoVision-basedCross-countryObstacleDete
- 本文提出了一种新的跨国家的障碍 检测技术为基础的立体视觉系统。 原始图像的预处理的高斯 过滤器和对比度限制的自适应直方图 均衡（ CLAHE ）方法来削弱作用 噪音，光线和对比度。哈里斯的角落位于与子像素精确。 -Cross-country intelligent vehicles always work in complicated environments with varying illuminations. The paper presents a n
gauss
- 高斯消去法适用于求解低阶线性方程和方程组，它先逐次消去变量，将方程组化成同解的上三角形方程组，然后按方程相反顺序求解上三角方程组，得到原方程组的解-Gaussian elimination method for solving linear equations and low-level equations, the successive elimination of its first variable, the equations into a triangle with the solut
6BAND
- 用列选主元高斯消去法求解右端具有M组常数向量的N阶一般带型方程组AX=D.其中A为N阶带型矩阵.-PCA with out Gaussian elimination selection method with the M group of the right side of the N-order vector constants with the general equation AX = D. One A for the N-order band-type matrix.
matlab
- P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运
GaussianInverseMatrix
- 用高斯法求解逆矩阵 这种方法是一种简单的方法 这是基于线性代数的-Method using Gaussian inverse matrix method is a simple method which is based on linear algebra
GSBSSH
- 利用时域有限差分法计算有介质板的高斯波源，通过Origin能够显示结果。-The use of FDTD method to calculate the Gaussian wave source media board, can display the results through the Origin.