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louverfin
- 建立了一种百叶窗翅片的二维数学模型，采用SIMPLER算法，对空气流经翅片的传热和流动特性进行了数值模拟计算，获得了百叶窗翅片的温度场，速度场和流线图。对不同百叶窗倾角和不同雷诺数进行了数值模拟，结果揭示了阻力系数和Nu数的变化规律。在此基础上，采用场协同原理分析了温度梯度与速度矢量的夹角对百叶窗翅片换热的影响-A two dimensional numerical model is established for a type of louvered fin, the temperature
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
The-Physics-of-Compressive-Sensing
- 基于梯度物理的压缩感知（CS）和恢复算法。对 CS形式进行了总结。介绍了物理意义的连贯性和测量。以及基于梯度的恢复算法及其几何解释。-The physics of compressive sensing (CS) and the gradient-based recovery algorithms are presented. First,the di® erent forms for CS are summarized. Second, the physical meanings of
sobel
- 针对不同的算子进行边缘检测，得到不同的效果图，针对sobel算子进行梯度去噪。-Edge detection for different operators, different renderings, Sobel operator gradient de-noising.
SFS_3
- 论文介绍了一种SFS 算法的参数估计及其实现。它在考虑自遮掩影响的情况下, 有效地估计了SFS 算法中涉及的各种控制参数, 并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束, 计算出表面高度和表面向量, 实现三维重构。最后还指出了在Matlab 中实现需要注意的问题。-The paper introduced a SFS algorithm parameter estimation and its implementation. It under the condition of considering
Lizilvbogenzong
- 提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法，通过 迭代来搜索目标，从而实现对运动目标的跟踪。-Adaptive moving target tracking method based on particle filter. The mean-shift algorithm is an optimal gradient descent method, through an iterative search for the target in order t
HOG
- 基于梯度方向直方图( H OG) 特征的行人检测是目前检测精度较高的主流方法。针对基于梯度直方图特征的 行人检测存在检测精度还有待提高、向量维数大的问题, 提出使用梯度直方图统计特征加颜色频率和肤色特征描述行 人, 选取一些分类能力较强的block 作为最后的特征, 使用线性SVM 分类。在INRIA 库上的实验证明, 该方法能有效地 提高检测精度。-H istog r am o f or iented g radient( H OG) based on pedestr ian de
matlab_4
- 基于matlab的4种梯度算子，Sobel Operator、Laplacian Operator、Prewitt Operator-Matlab based on the four kinds of gradient operator
Beamform-ing-Algorithm
- 提出一种基于直接数据域最小二乘方法的自适应多波束形成算法,包括前向计算、后向计算和前- 后向计算。利用天线阵元输出复电压的单快拍数据构建矩阵方程,采用共轭梯度法求解得到阵列的自适应权值向 量,从而在所有期望信号方向形成接收波束,同时在各干扰方向形成深零陷,使信干噪比显著提高。由于只需对单 快拍数据进行处理,并且避免了样本协方差矩阵的构造及矩阵求逆运算,故计算复杂度较传统算法低。-An adap tive multip le beamforming algorithm based on
Gradientfiltermethodw
- 基于视频图像处理提取夜间交通车辆完整轮廓的方法．通过梯度滤波消除路面反光的干扰，然后对经过预处理的相邻视频帧图像实行三帧差分分割运动区域。-Based on video image processing to extract the entire outline of the vehicle nighttime traffic methods. Reflective pavement through gradient filter to eliminate the interference, a
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
User_Guide_v1.0b
- TVAL3算法的使用手册。TVAL3是一种利用梯度模稀疏性的压缩感知重构算法，恢复平滑图像效果不错。-User_Guide for TVAL3. TVAL3 is s compressed sensing reconstruction algorithm using gradient model sparsity. It can restore smooth image with good result.
GETD
- 自己写的用共轭梯度程序，虽然比较简单，但注释都很清楚，希望对大家有帮助-Write your own conjugate gradient procedures, although relatively simple, but the notes are very clear, we want to help
Documento_completo
- 人眼识别英文版，基于梯度特征提取，模板匹配实现人眼识别-eye detection
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
Emergency-Scheduling-Pareto-solution
- 应急调度 粒子群算法 pareto解集 非梯度爬山搜索-Emergency Scheduling particle swarm algorithm Pareto solution set of non gradient hill-climbing search
paper2
- 基于梯度矢量流和主动轮廓模型的海陆边界提取-Gradient vector flow and active contour model and boundary extraction
CG_inversion
- 共轭梯度法学习资料，个人认为很不错的，对于初学者很适合-CG method
Optimization-of-the-design-process
- 现代设计理论中涉及的一些常用的优化设计方法，如一维搜索（黄金分割、二次差值等）、无约束优化方法（梯度法、牛顿法等）、约束优化方法（复合形法、DFP、惩罚函数法等）。-Some commonly used method for optimizing the design of modern design theory involved, as one-dimensional search (golden section, the second difference, etc.), unconstr
Subpixel-
- 亚像素位移和变形梯度测量采用数字图像/散斑相关-Subpixel displacement and deformation gradient measurement using digital image/speckle correlation(„ DISC… )