该资源包括了常见的约束优化处理算法，这里为读者提供了CCODE、CHDE、DyH、ECMPDE、JDE、jDE2等几种。在使用的过程中直接调用主程序就可以测试该几种算法的对比，可以用于解决约束优化问题和做约束优化算法的对比算法。此算法采用matlab编写！

matlab车牌识别。多方法：模板匹配，bp神经网络。

利用MATLAB实现了SMI（Sampling Matrix Inverse）波束形成与最优波束形成，通过对比可以看出两者的差别，对波束形成的学习有一定的帮助

为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法较为适合本研究区。

利用MATLAB实现了MVDR算法与认知的MVDR算发的对比，通过对比结果可以看出，基于认知的MVDR算法能够更好地形成零陷

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边缘检测（边缘提取）是图像滤波的一种，最常用的主要有三种，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子。 Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。是带有方向的。在opencv-python中，Sobel算子的主函数代码为： 前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的图像； 第二

利用MATLAB实现MUSIC算法与基于四阶累积量的MUSIC算法，里面包含高阶累积量的计算，对MUSIC算法有进一步的了解

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