智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了给定平均 mu 和标准偏差 sigma 的拉普拉斯（双指数）分布的理论累积分布函数的计算，在 x 点评估。 建议的函数类似于内置的 Matlab 函数“cdf”。 为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。 该代码基于以下描述的理论： [1] N. Johnson、S. Kotz、N. Balakrishnan。 连续单变量分布卷。 2. 纽约，约翰威利父子公司，1995 年。

《信号与系统》常用公式整理，包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换。三大变换统一整理，非常适合考研党。

每个doc的代码可以直接运行，所使用的图片就是文件夹中的两个。两中处理方法处理效果近似，仁者见仁，智者见智。

中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，常用于通过拉普拉斯分布去除噪声。 中值滤波器的主要思想是逐个条目遍历信号条目，用相邻条目的中值替换每个条目。 邻居的模式称为“窗口”，它在整个信号上逐项滑动。

这个功能的亮点是可以随意调整分布的参数。

ppt介绍了S,Z,小波变换与傅里叶变换之间的联系。可作为课设参考资料下载，内部资源可供引用。

差分隐私概述+拉普拉斯+指数机制+高斯分布

1.直方图均衡化、2.进行均值滤波、3.用拉普拉斯算子对图像进行锐化、4.对图像进行高斯低通和高通滤波