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利用backstepping算法设计的移动机器人轨迹跟踪控制器matlab源代码

DFT的matlab源代码ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建 该存储库是研究论文ReconNet的实现。 ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建-Kuldeep Kulkarni，Suhas Lohit，Pavan Turaga，Ronan Kerviche，Amit Ashok [] [] 侦察网 本文从压缩感知的随机测量中介绍了一种非迭代且非常快速的图像重建算法。 作者提出了一种CNN体系结构，该体系结构输出中间重构，该中间重构会进一步经过降噪器以进一步改善重构。 当任务是识别图像中的主要内容时，此算法适用。 它尝试获取很少的测量值，并且仍然能够重建图像以保留场景的属性。 此外，由于它具有非迭代性质，因此在计算上不昂贵，并且可以在资源受限的环境中引入。 下图取自研究论文。 压缩感测 它是一种广泛用于信号处理的技术，用于以次Nyguist速率对信号进行采样。 它利用信号稀疏的优势来重构原始信号。 通常将输入信号转换为DFT或DCT以使其稀疏。 测量原始信号的少量随机线性投影（小于信号大小），并使用重建算法恢复原始信号。 在本文中，通过生成随机高斯矩阵，然后对其

均匀阵列方向图的matlab源代码玉米博士的计算机视觉资源概述 玉米博士项目对玉米中的真菌病原体进行成像，以测量病原体的行为和相互作用。 为此，在此分析任务的管道中开发了许多自动计算机视觉方法。 CV功能包括表面估计，图像/堆栈分割（细胞，真菌，气Kong，孢子），骨架化和定量测量计算。 这些工具可通过可免费下载和运行的源代码获得，也可通过包含安装程序和运行所需组件的每个组件的打包发行版获得。 许可和访问 DrMaize CV代码是根据GNU GPLv3开源许可证发布的。 源代码在GitHub上发布： 依赖关系因每个模块而异，并在各自的部分中列出，但是在将来的更新中，我们将与Docker一起发布。 可运行的可执行文件和安装程序在GitHub上可用： 深度学习权重和模型也可以在GitHub上获得： 斐济ImageJ可以找到： 表面估计 表面估计是获取3D堆栈并从上方为2D视图中的每个像素查找表面深度的过程。 这样可以量化病原体的深度和量化植物表面的特征（例如，气Kong分割和位置）。 我们使用主动轮廓/蛇优化和统一初始化的控制点来执行此操作。 它是在Matlab 2017中开发的，最近在

卡尔曼滤波器设计的源代码，MATLAB语言。

经检验准确无误，希望对大家会有用，支持多个区间同时积分

杜达的《模式分类》第二版的配套的Matlab源代码

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该压缩文件包含了实现图像配准所需的13的*.m文件和一个*.exe文件，对同一地点、不同方位拍摄的两张照片配准效果可观，值得下载。

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