FPGA开源软核处理器SOPC设计

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB 高斯核密度估计算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于空间尺度的模糊核估计，用于盲运动去模糊

IP核学习笔记。TX和RX时钟分频器可以分别从PLL0或PLL1中选择时钟，以允许TX和RX数据路径使用不同的参考时钟输入以异步频率工作。 GTP收发器的TX和RX可以从PLL0或PLL1接收时钟。 必须先初始化TX和RX使用的相关PLL（PLL0 / PLL1），然后再初始化TX和RX。

超核K60资料，希望能帮助跟多学习ARM的童鞋，大家相互学习学习

GATE8.0中文说明书，英文版机翻，除翻译了部分代码中的英文单词外，其余文字翻译效果还不错。英文版可上官网免费下载

前言动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费

目的 研究复杂工业系统动态、非线性特点，提出分步动态核主元分析(Kernel Principal Component Analysis，KPCA)的故障诊断方法．方法 该方法首先构造增广矩阵，然后将增广矩阵分成一系列子矩阵，将各子矩阵的构建一个新的数据增广矩阵，并对每个子矩阵使用KPCA提取变量数据的非线性空间相关特征，最后通过监测统计量监测出系统故障，用贡献度的方法识别发生故障变量．结果 该方法改进了传统的动态方法，引入分步动态的定义，并且能充分考虑工业过程中的非线性和动态性，更精确的描述工业过程特性，