背景差分法MATLAB实现.doc

matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

hsi matlab代码Matlab实施的“利用空间和光谱注意力进行快速高光谱跟踪（FHT） ”及改进版“快速鲁棒高光谱视频跟踪算法（FRHT） ” 安装 下载资源库。 运行compile.m命令来编译mex文件：将opencv_include和opencv_libpath设置为正确的opencv_libpath路径。 使用evaluate_FHT.m脚本来可视化跟踪器。 将tracker_path变量设置为源代码所在的目录，并将base_path设置为您存储HSI序列的目录。 要使用FRHT，请在read_default_csr_parameters hgray设置parameters.feature_type以使用一个通道的灰度功能，并设置parameters.use_PSR True。 数据集 在（key：n616）下载Whisper数据集。 项目总结 与可见图像相比，HyperSpectral Images（HSI）可以利用丰富的光谱信息来更好地将前景对象与复杂背景区分开。 尽管性能不断提高，但HSI跟踪器在处理高维HSI数据时总是很慢。 在本文中，我们提出了一种在基于相关滤波

matlab实现: 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码

主要功能： 1、支持单值分类和二值分类的超球体构建 2、支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 3、支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化 4、支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 的参数优化 5、支持加权的 SVDD 资源使用事项： 1、提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的介绍 2、需要 R2016b 以上的 MATLAB 版本 3、内含详细的使用说明 4、主要用于单类(One-class)分类问题得的研究。对于单分类任务。不是分类问题以“区分不同的类”为目标，也不是回归问题以“对每一个样本产生一个期望输出”为目标，而是给出一个关于训练样本集的描述，同时检测哪些与这个训练样本集相似的(新的)样本。该描述应该覆盖代表训练样本集的样本类，同时，在理想情况下，该描述应该能够将样本空间中其它所有可能的异常样本排除在外。

用matlab实现两帧点云的匹配，该算法基于ICP理论，且绕一轴的ICP算法。

【老生谈算法】matlab实现三相短路电流计算.doc

matlab输入函数公式代码varpro2 用于可分离非线性最小二乘优化问题的可变投影算法 VARP2 的相当快速的 MATLAB 实现。 关于 该软件允许您有效地解决最小二乘问题，其中对某些参数的依赖是非线性的，而对其他参数的依赖是线性的。 特别是，这个软件可以让你解决表格的问题 min_{a,B} |X - F(a) B|_F^2 + | R*a |_2^2 其中 X 是大小为 m × n 的数据矩阵，F(a) 是矩阵值函数（维度为 m × l 的矩阵），具有向量输入 a（对 a 的条目的依赖性可能是非线性的），R 是矩阵，B 是 al by n 矩阵。 代码需要的是一个函数，用于评估任何 i 的 F(a) 和 dF(a)/da_i（有关更多详细信息，请参阅代码文档）。 通常情况下，dF(a)/da_i 是一个稀疏矩阵。 在这种情况下，建议返回一个稀疏矩阵。 带有 R 的术语是可选的，可以用标量（对应于 Tikhonov 正则化）或矩阵来指定。 VARP2 算法基于以下会议记录报告： 用于解决非线性最小二乘问题的变量投影算法的扩展和使用，GH Golub 和 RJ LeVeque

摘要当控制系统是复杂非线性系统时，设计一类优化控制器是非常复杂的。强化学习是从与控制对象的交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法，在未知倒立摆数学模型情况下，

【老生谈算法】应用MATLAB实现抽样定理探讨及仿真.doc