噪声噪声器matlab代码基于噪声注入的声反馈消除 概述 此 GitHub 存储库提供基于噪声注入的声学反馈消除。 摘要：我们提出了一种基于智能手机的低延迟应用程序，该应用程序演示了实时操作，以消除因智能手机或类似设备的扬声器和麦克风之间的耦合而产生的声反馈的负面影响，利用强大的噪声注入 (NI)方法。 我们利用短时间的多次噪声注入来估计扬声器和麦克风之间适当阶次的滤波器系数，以便实时有效地执行反馈消除。 我们开发此应用程序的动机是执行有效的声反馈消除，而不管扬声器和麦克风在所考虑的平台上的位置如何。 通过所提出的应用程序，我们可以估计更衣室声学中扬声器和麦克风之间的传递函数，从而使反馈消除非常有效。 本文介绍了在基于 Android 的智能手机上的实时实现。 您可以找到此 GitHub 存储库的论文： 音视频演示 用户指南 要求 Matlab 2016a 或更新版本 视觉工作室 许可证和引用 这些代码在 MIT 许可下获得许可。 对于此存储库的代码内容的任何利用，用户需要引用以下书籍之一： Mishra、Parth、Serkan Tokgoz 和 Issa MS Panahi。 “在

TIGRE：基于 GPU 的断层扫描迭代重建工具箱TIGRE 是一款用于大规模 3D 断层扫描重建的 GPU 加速软件，能够重建锥束计算机断层扫描和平行束计算机断层扫描等几何结构。 TIGRE 还包含大量用于图像重建的迭代方法，这些方法可以用更少的投影获​​得更好的图像。 包含的算法有： -FDK（反氡） -SART、OS-SART、SIRT（基于梯度下降） -CGLS（基于Krylov子空间） -ADS-POCS、OSC-POCS、B-ADS-POCS-β、SART-TV（总变异正则化） -MLEM（统计倒置） TIGRE 由巴斯大学和欧洲核子研究中心在修改后的 BSD 许可下发布，可供所有人使用和修改，作者确实鼓励人们为代码错误修复、新方法或任何可以帮助它变得更好的东西做出贡献！ 访问 TIGRE 的 Github 页面了解更多信息。

Just noticeable difference based fast coding unit partition in HEVC intra coding

里面包含神经网络 支持向量机 等多种近似方法的介绍和比较 值得学习

MATLAB小波软硬阈值去噪代码基于小波的去噪MATLAB代码 要运行该实现，只需运行“ project.m”文件。 将出现5张图像： 原始的“莱娜” 256x256图片（黑白） 添加了AWGN的图片 图片通过纸算法实现去噪 通过Visushrink硬阈值实现对图像进行去噪 通过Visushrink软阈值实现对图像进行去噪 相应的嘈杂的SNR和所有三个去噪的图片也将被打印在命令窗口中。 Visushrink算法的代码（用于比较）由M. Kiran Kumar实现，并通过Mathworks网站（）下载。 Lipschitz指数是由Venkatakrishnan等人通过题为“使用小波变换模量极大值（WTMM）的Lipschitz指数（LE）的测量”的方程式（9）来计算的。 （IJSER-2012年6月）。

Physics-Based Animation,包括刚体模拟的原理详细讲解和应用

FPGA_Based_Prototyping_Methodology_Manual，全英文原版，原型验证手册

1. 本文档包括调试代码和调试记录两个文件 2. 其中代码调试过程中，本人只调试了测试程序test_video.py，未调试训练程序main.py 3. 本代码不包含训练数据集。 4. 原代码资料可参与https://github.com/ZhengPeng7/motion_magnification_learning-based

Three-dimensional design methodologies for tree-based FPGA architecture [Pangracious, V., et al.][Springer,][2015]

matlab程序（pso粒子群算法实现）复现自《基于改进萤火虫算法的分布式电源的选址和定容——史吏》 摘 要：针对分布式电源的选址定容问题，提出了基于自适应遗传机制的萤火虫算法。首先，设计了以 各节点电压、可接入最大功率及线路电流作为约束条件，以配电网网损最小作为目标的配电网优化模型， 其次，改进了遗传算法中交叉、变异算子公式，并提出了改进的高斯扰动方法，将两者应用到萤火虫算法中，提高了萤火虫算法全局寻优能力和收敛速度。最后，借助于 MATLAB 软件，以 IEEE33 节点系统为例进 行了测试，仿真结果与自适应遗传算法进行了比较，证明了本方法的有效性和优越性。 关键词：分布式电源；萤火虫算法；自适应遗传机制