作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。 为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。 针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, &Toyama, 2003)。 此外，我对 criminisi 算法做了一点改动，大大提高了它的运算速度，同时保证修复质量。 为了便于可执行文件的使用，我制作简单的 UI 界面。 去遮挡算法难以用矩阵运算实现，只能使用 for 循环，因此运算速度整体较慢。为了减少运算时间，我缩小了图片尺寸。

基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。

基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。

基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码+全部数据.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码+全部数据.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip

基于MATLAB的几种潮流计算-P_Q.m 为了提高大规模电力系统潮流计算的速度,在对P-Q分解法潮流计算进行分析和研究的基础上,提出了基于P-Q分解法的潮流并行算法的思想,并利用并行消息传递界面MPI进行了仿真,验证了算法的正确性和可行性. 运行输入数据： 请输入节点数：n=5 请输入支路数：nl=5 请输入平衡母线节点号：isb=1 请输入误差精度：pr=0.0001 请输入由支路参数形成的矩阵：B1=[1 2 0.03i 0 1.05 0;2 3 0.08 0.3i 0.5i 1 0;2 4 0.1 0.35i 0 1 0;3 4 0.04 0.25i 0.5i 1 0;3 5 0.015i 0 1.05 1] 请输入各节点参数形成的矩阵：B2=[0 0 1.05 1.05 0 1;0 3.7 1.3i 1.05 0 0 2;0 2 1i 1 0 0 2;0 1.6 0.8i 1.05 0 0 2;5 0 1.05 1.05 0 3] 请输入P-Q节点数：na=3

1、matlab文件一份 2、cst仿真模型一份 3、对应文献一份 4、下载者可简单邮箱交流

基于matlab的双线性插值法的图像放大、缩小，有详细标注 基于matlab的双线性插值法的图像放大、缩小，有详细标注

基于MATLAB的视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

基于Matlab的积分分离PID控制算法及仿真.doc

基于MATLAB的图像拼接（小波，GUI界面，全境拼接）