在计算贝塞尔函数积分时通常会遇到 Struve 函数。 在本次提交中，Struve 函数 H0(z) 和 H1(z) 的前两个阶数是针对向量/矩阵复数参数计算的。 另外，提供了用于相应函数H0（z）-Y0（z）和H1（z）-Y1（z）的例程，这些例程对大z有用，并且对修改后的函数L0（z）和L1（z）也有用。 这些是高精度例程。 他们针对 mfun 进行了测试，并且 Matlab 的超几何函数和一致性为 14 位有效数字。 关于计算时间，对于大型矩阵参数，它们要快几个数量级。 与Mathematica结果进行比较时，请注意，在某些参数区域中，不同的Mathematica版本会给出不同的结果。 所使用的方法是 abs(z)<=16 的 Chebyshev 展开式和 abs(z)>16 的有理近似，后者在右半复平面上进行映射。 使用了 Matlab 例程 bessely 和 besselh。

编写了 Matlab 代码以使用 Lo 梯度最小化技术成功去除雨水。 怎么跑？？ 1.解压并把文件夹“Rain Pixel”放在Matlab的路径下2. 运行 Rain_Removal_GUI.m 3. 从“Bangalore Rain”文件夹中选择一张图片。 接下来，单击“删除雨水”按钮并观察结果。 4.接下来运行Verify.m以使用HOG+SVM方法验证所提出的技术代码基于我的论文： https : //www.researchgate.net/profile/Manu_Bn2/publication/295235499_Rain_Removal_From_Still_Images_Using_L0_Gradient_Minimization_Technique/links/56c847aa08ae96cdd06acb6f PPT下载链接： https : //www.resear

Keil.STM32F0xx_DFP.2.1.0 Keil.STM32F1xx_DFP.2.1.0 Keil.STM32F2xx_DFP.2.9.0 Keil.STM32F3xx_DFP.2.2.0 Keil.STM32F4xx_DFP.2.12.0 Keil.STM32G0xx_DFP.1.3.0 Keil.STM32G4xx_DFP.1.4.0 Keil.STM32L0xx_DFP.2.1.0 Keil.STM32L1xx_DFP.1.3.0 Keil.STM32L4xx_DFP.2.6.1 资源太大不好上传，F7,H7,L5在其他帖子里。

STM32l0XX示例代码，基于HAL17个大类，包含ADC,DAC,PWR,CRC，接近100个吧，没仔细数

L0、L1、L2正则化介绍

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本代码主要是根据论文Image Smoothing via L0 Gradient Minimization 中提及的算法实现的L0测度下的图像平滑，其利用C++实现的。

STM32Cube_FW_L0_V1.11.0

STM32\H7\F7\L0库安装包统一打包，亲测均能正常使用。

官网下载：STM32L0xx HAL 库描述 (Description of STM32L0xx HAL drivers)