matlab合并代码窗口 Visual-watermarking-system-based-on-digital-image 数字图像可视化水印系统的设计与实现 (LSB算法、DCT算法、随机间隔算法、区域校验位算法、图像降级算法、图像降级算法改进等6种数字水印算法的实现) 程序介绍 这是源自我的本科毕业设计的程序，使用Python实现了一个数字图形可视化水印系统。 因为在毕设过程中，发现目前全网涉及到数字水印算法99%都是用matlab实现的，几乎没有合适的Python实现代码，于是只能参照matlab代码和算法原理，自己实现Python代码，在实现过程中也遇到了不少问题。所以我将实现成功的代码分享出来，有需要的人可以少走一些弯路，少费工夫 并且截取部分毕业论文，上面有较为详细的操作演示 论文获得2020本科优秀毕业论文 功能 LSB基本算法 随机间隔算法 区域校验位算法 图像降级算法 图像降级算法改进 DCT算法 运行方式 直接运行即可 main.py是源代码 main.exe是用pyinstaller导出的exe可执行程序(因较大没有上传) GUI使用的Tkinter，因为涉及多

DFT的matlab源代码 DFT-EXERCISES DENSITY FUNCTIONAL THEORY EXERCISES 输入文件、脚本、相关文件 各文件夹 习题解答 solution.pdf contents

matlab把代码引入DynamicGEM：动态图到矢量嵌入 学习图形表示是一项基本任务，旨在捕获矢量空间中图形的各种属性。 最新的方法学习静态网络的这种表示。 但是，现实世界的网络会随着时间的推移而发展，并且具有变化的动态。 捕获这种演变是预测未见网络的属性的关键。 为了理解网络动力学如何影响预测性能，已经提出了各种嵌入方法。 在此dynamicGEM程序包中，我们介绍了一些最近提出的算法。 这些算法包括，，，，，，。 我们对算法进行了格式化，以便可以轻松地将它们相互比较。 该库发布为[0]。 实施方法 dynamicGEM实现以下图嵌入技术： ：此方法利用摄动矩阵来捕获图的动态，并对SVD进行加法修改。 [1] ：此方法使用增量SVD创建动态图嵌入。 除此之外，它使用公差阈值重新启动最佳SVD计算，并避免增量图形嵌入中的偏差。 [2] ：此方法使用奇异值分解（SVD）在每个时间步分解图的邻接矩阵，以使用最大的奇异值表示每个节点。 [3] ：此方法利用三重闭合过程生成一个图嵌入，该图嵌入保留了图的结构和演化模式。 [4] ：此方法使用深度自动编码器来学习图中每个节点的表示形式。 [5

DFT的matlab源代码AiiDA Siesta插件和工作流程 用于将链接到的插件。 可以在以下位置找到文档： （从此发行版的aiida_siesta / docs目录中的源生成）。 致谢 这项工作得到了[MARVEL国家研究能力中心]（<>）的支持，以及Horizo​​n 2020 INFRAEDI-2018-1计划（授权号824143）的资助（（可互操作的材料地平线2020根据拨款协议814487和西班牙MINECO（项目FIS2012-37549-C05-05和FIS2015-64886-C5-4-P）资助的“用于破坏性电子的设备到设备模拟盒”项目

DFT的matlab源代码使用Cooley-Tukey算法进行快速傅立叶变换 最常见的快速傅立叶变换（FFT）算法 Cooley–Tukey递归地用较小的$ N_1 $和$ N_2 $的DFT重新表达任意复合大小$ N = N_1N_2 $的离散傅里叶变换（DFT），以将计算时间减少到$ O （N log N）$用于高度合成的N（平滑数）。 radix-2 DIT案例 基数2的时间抽取（DIT）FFT是Cooley-Tukey算法的最简单且最常见的形式，尽管高度优化的Cooley-Tukey实现通常使用如下所述的其他形式的算法。 Radix-2 DIT在每个递归阶段将大小为N的DFT分为大小为$ N / 2 $的两个交错DFT（因此称为“ radix-2”）。 离散傅里叶变换（DFT）由以下公式定义： $$ X_k = \ sum_ {n = 0} ^ {N-1} x_n e ^ {-\ frac {2 \ pi i} {N} nk}，$$ 其中$ k $是从$ 0到N-1 $的整数。 Radix-2 DIT首先计算偶数索引输入$（x_ {2m} = x_0，x_2，\ ldots，x

matlab说话代码玛宝 基于边际的条件随机场参数学习。 概述 此实现大致与本文中描述的算法相对应： Justin Domke，《 IEEE模式分析交易》，2013年。 入门 确保您具有支持C ++ 11的编译器。 已知可以使用最新版本的g ++和clang ++。 如果需要并行处理，请安装openMPI和/或验证编译器是否支持openMP。 （可选；请参见下文） 下载。 转到主代码目录，然后以两种方式编辑make.sh脚本。 将compiler变量更改为适合您的系统的变量。 将mpi_compiler变量设置为系统的一个（默认情况下通常为OK）。 运行make.sh脚本。 这将编译libLBFGS并将其安装到本地目录，然后构建infer_MRF ， infer_CRF ， learn_CRF和（如果已安装MPI的话） learn_CRF_mpi可执行文件。 仔细阅读其中的一些内容，以了解您的工作状况。 阅读 。 请注意，Marbl已在Mac OS和Linux下进行了编译，但尚未在Windows下进行过测试。 如果您能够在Windows下进行编译，请发送有关如何进行编译的任何信息。 要

利用不动点迭代求解方程的根，需要注意初值的设立，本人先作图找到不动点所在大致区间后进行的初值设定。

加热炉 温度控制 模糊控制+专家经验+智慧上升沿监测，参考《步进式加热炉燃烧过程智能控制策略及其应用_陈军》，将第三章算法进行了简化，功能进行了扩充，用MATLAB实现。

MATLAB 源代码、高斯扩散模型-高斯烟羽大气污染扩散模型 GetQx.m、GetQy.m、Qmain.m

数值优化：最小相位谱分析， 适合信号图像处理，机器学习的初学者分析学习。 在控制理论和信号处理中，如果系统及其逆是因果且稳定的，则称线性时不变系统是最小相位的。 最一般的因果 LTI传递函数可以唯一地分解为一系列全通和最小相位系统。系统函数是两部分的乘积，在时域中，系统的响应是两部分响应的卷积。最小相位和一般传递函数之间的区别在于，最小相位系统的传递函数的所有极点和零点都位于 s 平面表示的左半部分（在离散时间内，分别在z 平面）。由于反转系统函数会导致极点变为零，反之亦然，并且右侧的极点（s平面 虚线）或复平面外（z平面 单位圆）导致系统不稳定，反演下只有最小相位系统类是闭合的。直观地说，一般因果系统的最小相位部分以最小的群延迟实现其幅度响应，而其全通部分仅校正其相位响应以与原始系统函数相对应。 极点和零点的分析仅在传递函数的情况下是准确的，传递函数可以表示为多项式的比率。在连续时间的情况下，这样的系统转化为传统的、理想化的LCR 网络的网络。在离散时间中，它们可以方便地转化为近似值，使用加法、乘法和单位延迟。可以证明，在这两种情况下，具有递增阶的有理形式的系统函数