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entropy-
- 一阶熵、二阶熵和差分熵c++程序 求熵用的 -A first order, second order entropy and entropy difference entropy ofc++ program
Shannon-Encode
- 香农编码的C语言实现。任意输入一信源概率，可以计算出对应的码长，码字，信源熵，编码效率等。-Shannon coding in C language. Enter an arbitrary source probabilities can be calculated for the corresponding code length, code words, the source entropy coding efficiency.
Clustering-Algorithms
- 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种
image-Restore
- 图像复原算法，运动模糊复原，逆滤波、维纳滤波复原，最大熵复原，几何变换复原等，c++源码-Image restoration algorithm, motion blur restoration, inverse filtering, Wiener filtering restoration, maximum entropy restoration, geometric transformation and restoration.c++ source code
PSO-SampEn--ApproxiEN-RVM
- PSO：粒子群优化算法，用C++和matlab两种语言实现的 RVM:相关向量机，比SVM更高级些 样本熵和近似熵：计算动态系统中时间序列的一个重要手段-PSO: PSO algorithm, using C++ and matlab realization of two languages RVM: relevance vector machine, some more advanced than SVM Sample entropy and approximate ent
CPP_test
- 本程序采用C++语言计算图像LENA的一维图像熵和二维图像熵，并在控制台窗口中显示图像灰度值的一维和二维分布。-The program uses an image LENA C++ language computing one-dimensional and two-dimensional image entropy image entropy and displays images one-dimensional and two-dimensional distribution of gray
Kolmogorov-entropy
- 用C语言编制的代码，同时计算关联维数和K熵-C language code, while computing correlation dimension and K entropy
acopost_note
- acopost是Ingo Schroder于02年在德国汉堡大学完成的一个词性标注工具包。主要实现了基于实例、最大熵、2元隐马、基于转换规则等4种词性标注算法，以及评价和算法融合等。采用的语言是perl和c，代码比较短小，非常适于学习。-acopost Ingo Schroder is a speech in 2002 at the University of Hamburg, Germany marked the completion of the toolkit. The main achi
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- 交互式快速图像拼接（matlab），二维熵法二值化处理（c++）-Fast image stitching, two-dimensional binary entropy
hfm
- 用c语言实验哈弗曼编码的排序 同时包含信源熵，平均码长，编码效率的计算。-C language experiment with the sort of Hoffman coding also contains the source entropy, average code length, encoding efficiency calculation.