离散数学及其应用第七版英文版答案，包括奇数题和偶数题。

imreg_dft 项目状态 imreg_dft已达到稳定状态。 这意味着，尽管您不会看到很多提交，但该项目并未结束，没有任何未解决的问题，人们也没有抱怨。 计划在2017年第3季度增加一些完善的功能。 在那之前，我将花时间在-如果您编写Shell脚本，则可能要检查一下。 概述 使用离散傅立叶变换进行图像配准。 给定两张图像， imreg_dft可以计算缩放比例，旋转的角度和所成像特征的位置。 有了您的要求，您可以在大约五分钟内开始对齐图像！ 查看 （出血边缘）或 （带有图像）上的文档。 如果您是教育过程中与阶段相关性相关的一部分（无论您是学生还是老师，都ird-show ），那么imreg_dft项目中的ird-show实用程序可以帮助您理解（或解释）相位相关过程是如何工作的。 如果您是研究人员，并且数据方法存在问题，则可以使用ird-show轻松找出导致问题的原因。 特征 图像预处

控制系统中的连续域的离散方法，各种离散方法，便于实际应用，根据实际应用场合提高精度。

离散控制Matlab代码数据驱动验证 Alexandar Kozarev，John Quindlen，Jonathan How和Ufuk Topcu撰写的“动态系统的数据驱动验证案例研究”代码已提交给Hybrid Systems：Computation and Control 2016。 文件夹中包含以下示例：Van der Pol振荡器，模型参考自适应控制器，飞机反向安全控制器和基于强化学习的控制器。 这些示例中的每一个将在其各自的后续部分中进行进一步说明。 本文中使用的训练和测试数据以及训练支持向量机所需的Matlab代码都包含在每个文件夹中。 请注意，SVM实施需要Matlab机器学习库。 除非另有说明，否则不包括用于生成这些样本的代码-仅包括样本本身。 范德波尔振荡器 第一个示例是Van der Pol振荡器，它取自先前的非线性分析和验证工作，并提供了比较基准。 问题的目的是估计一组初始条件，系统将从这些条件中成功返回原点（0,0）。 必要的文件位于以下文件夹位置：“ Van der Pol Oscillator”。 函数是“ vanderpol svm.m”，训练和测试数据都

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

云南大学软件学院课程，离散数学的期中试卷和答案。下载者低调！！！也可以直接callme要。请小朋友们勿滥传，要是我知道有人乱传我将删除所有考试试卷，以后有得到新的也不共享了。

mathcad 低通滤波器 双线性变换 离散化源码

1.3.3　离散系统的数字PID控制仿真 仿真实例 设被控制对象为： 　采样时间为1ms,采用Z变换进行离散化，经过Z变换后的离散化对象为：

c++判断循环群，从文件读入一个群，判断是否是循环群，如果是，输出每个元素的阶

结合二维离散小波变换（2DDWT）和二维非负矩阵分解（2DNMF）两者的优点, 提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT 2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域, 并对三个高频子块进行图像融合, 然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征, 进而对特征数据进行加权处理。ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明, 与PCA、SVD、NMF以及2DDWT NMF算法相比, 新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率。