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使用Matlab编程实现发送端信源编码（图像压缩）和接收端信源解码（图像重建），其中的编解码算法可采用基于DCT变换的JPEG图像压缩标准；测试图像加噪，然后对去噪后的图像进行压缩与重建，分析压缩性能；研究基于下采样和内插的图像压缩算法；可将8bit/pixel灰度图像扩展至24bit/pixel彩色图像，或者采用无损压缩算法对图像压缩。-Sender using the Matlab programming source coding (image compression) and the r
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利用Matlab可视化编程设计一个界面，实现对几种常见分布的随机抽样并进行曲线拟合，最后用图像直观地表现出来-Using Matlab to design a visual programming interface, to achieve some common distribution of random sampling and curve fitting, and finally with the image shown visually
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利用matlab实现数字视频处理的图像采集和压缩采样等运算-Digital video processing using matlab image acquisition and compression sampling and operations
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利用小波分析对图像进行二级分解和重构的Matlab代码，带有中文注释，包括哈尔小波、上/下采样子函数-Using wavelet analysis to the image of the secondary decomposition and reconstruction of the Matlab code, with Chinese translations, including the Haar wavelet, up/down sampling Functions
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从先验概率中采样，计算权重，matlab小波分析程序，模式识别中的bayes判别分析算法，用于图像处理的独立分量分析，利用自然梯度算法，使用混沌与分形分析的例程，最大信噪比的独立分量分析算法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。- Sampling a priori probability, calculate the weight, matlab wavelet analysis program, Pattern Recognition bayes discriminant analy
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，在MATLAB中求图像纹理特征，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，从先验概率中采样，计算权重，滤波求和方式实现宽带波束形成，数学方法是部分子空间法。
- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, In the MATLAB image texture feature, You can get a very accurate a
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从先验概率中采样，计算权重，是本科毕设的题目，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 。- Sampling a priori probability, calculate the weight, The title of the commercial is undergraduate course you Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image.
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从先验概率中采样，计算权重，意信号卷积的运算,并且绘制图象，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Convolution operation is intended to signal and image rendering, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis.
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模式识别中的bayes判别分析算法，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,从先验概率中采样，计算权重。- Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image, Sampling a priori probability, calculate the weight.
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利用大量图像数据对卷积神经网络算法进行训练，通过卷积、池化、下采样以及全连接层训练后的卷积神经网络在图像识别精度越来越高。(By using a large number of image data to train the convolutional neural network algorithm, the accuracy of the image recognition is higher and higher by convolution, pooling, down sampling
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