辽宁省沈阳市DEM数字高程数据30m（含本市级范围shp文件），30米高精度地形数据，dem数据的范围是市范围框，因此市周边的数据也包含了部分在内，提供给大家学习练习用。

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2、定常系统的大范围渐近稳定判别定理一 如果存在一个具有连续一阶导数的标量函数V(x)，V(0)=0，且对状态空间中的一切非零点x满足： (1)、V(x)正定且有界 (2)、V(x)对时间t的导数 负定 (3)、当 时，有V(x) 则系统的原点平衡状态为大范围一致渐近稳定。 对于定常系统： 对t0成立f(0)=0。

Android平台使用PocketSphinx做离线语音识别，小范围语音99%识别率.zip,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。

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通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

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rand2 生成指定下限和上限之间的随机数矩阵。 句法 X = rand2(a,b) X = rand2(a,b,[],typename) X = rand2(a,b,[m,n]) X = rand2(a,b,[m,n],typename) 描述 X = rand2(a,b)返回一个随机的双精度浮点数，介于 和 。 X = rand2(a,b,[],typename)返回一个随机数的数据类型typename 和 。 的typename输入可以是'int' （整数）， 'single' （单精度浮点数）或'double' （双精度浮点数）。 X = rand2(a,b,[m,n])返回一个 之间的随机双精度浮点数矩阵 和 。 X = rand2(a,b,[m,n],typename)返回一个 数据类型为typename的随机数矩阵。 的typename输入可

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