用的是64位系统，故下载后需根据自己的系统以及路径配置opencv库

完成一个缺少条目的矩阵，使得获得的矩阵具有最小范数。 用法： [CompletedMat, ier] = MatrixCompletion(A.*B, B,N, mode, lambda_tol, tol, display); A - 矩阵完成B - 二进制矩阵表示 A 中的值或缺失条目（相同大小，1 - 已知值，0 - 缺失值） N - 迭代次数mode - 工作模式：可以是“核”、“光谱” lambda_tol - 核/谱范数最小值的容差值tol - 对已知条目的容忍度输出： CompletedMat - 完成矩阵ier - 错误指示符：0 - 正常，1 - 未能收敛（可能需要更多的迭代）。 要进行演示，请运行demo.m 代码基于论文： G. Shabat, A. Averbuch “Interest Zone Matrix Approximation”，线性代数电子期刊，Vol。

自动曝光系统是控制拍摄时曝光量的一个系统，自动曝光 是电子技术与人工智能相结合的产物，采用这种方式曝光时，机器不但能根据光线条件算出合适的曝光量，还能自动选择合适的曝光组合。自动曝光控制主要是以人的主观视觉为依据通过控制曝光量使图像亮度最优化的过程。当拍摄场景中目标拍摄对象与背景衬比度较低的时候，图像能够得到较好的重现，但是当拍摄对象与背景反差过大，比如背光和正面强光的时候，图像的平均亮度由背景亮度决定，通过图像普通均值的曝光控制将导致图像对主要拍摄对象的非正常曝光。 为了对背光和正面强光等特殊场景也实现准确而有效的 自动曝光控制，本文介绍了图像分区的方法，并且对每一个区域赋予不同的权值，从而计算图像的加权亮度均值，实现了较好的自动曝光。

数字图像处理实验 一个用于车牌自动识别的示例图像 实现中心加权中值滤波器中心加权中值（CWM）滤波器在ECTE903-TEARCH-02.pdf中描述。基于清单5.2，编写一个计算CWM过滤图像的MATLAB函数。函数应该有如下语法 function g = cw_median_filter(f, M)

基于加权KNN-BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型研究.pdf

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GTWR时空地理加权回归，解决了回归参数随空间位置的变化问题，另外加入了时间信息

单脉冲和差波束法测角的matlab代码及支持函数，生成和差波束鉴角曲线，可以直接运行

电影作为典型的短周期、体验型产品，其票房收益受众多因素的共同影响，因此对其票房进行预测较为困难.本文主要构建了一种基于加权K-均值以及局部BP神经网络（BPNN）的票房预测模型对目前的票房预测模型存在的不足进行改进，从而提高票房预测的精度：（1）构建基于随机森林的影响因素影响力测量模型，并以此为依据对票房影响因素进行筛选，以此来简化后续预测模型的输入；（2）考虑到不同影响因素对票房的影响力不同的现实情况，为了解决以往研究中对影响因素权重平均分配的问题，本文构建了基于加权K-均值和局部BP神经网络的票房预测模型，以因素影响力为依据对样本数据进行加权的K-均值聚类，并基于子样本构建局部BP神经网络模型进行票房预测.实验证明，本文所构建的模型平均绝对百分比误差（MAPE）为8.49%，低于对比实验的10.39%，可以看出本文构建的基于加权K-均值以及局部BP神经网络的票房预测模型的预测结果要优于对比模型的预测结果.