用粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题，稍微更改一下即可求任意函数最值
2021-09-28 18:04:56
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特里斯坦·乌塞尔图像极值查找器2013 年 5 月
[x,y,z,c]=imextrema(im1); [x,y,z,c]=imextrema(im1,hood);
以像素分辨率估计图像中的极值。 输入图像“im1” 是任何类别的灰度图像。 输出 'x' 和 'y' 指定极值的 %pixel 位置，'z' 指定图像在极值位置，'c' 对极值进行分类，其中：
c = -1 --> 局部最小值c = 0 --> 鞍点c = +1 --> 局部最大值c = +2 --> 局部平坦/极值未定义
可选变量 'hood' 指定像素的拓扑结构用于寻找极值的邻域，选项为 hood = 4 或 hood = 8， 8 是默认值。
某些极值可能无法在单个点上进行数学定义，即鞍点下方的示例是像素双峰——这是一个图像离散化的特性，不是算法的问题。
图像边缘不能出现图像极值。
如果噪声是一个问题，您可以
2021-09-28 10:31:08
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这组函数有效地计算向量和矩阵的最大值/最小值参数。 它的核心是一个通过编译C源代码获得的MEX函数。 在演示中展示了它对 Matlab 内置 max 和 min 函数的好处。
2021-09-27 21:05:10
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中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:41
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中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:41
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中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:41
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中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:40
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中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:40
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