小波阈值去噪及MATLAB仿真

粒子群算法优化神经网络权值，是比较好的程序设计，程序的作者是武汉大学的博士

附件中表格支持色坐标到色温的转换，涉及到两套公式，第一套公式的精度较高，误差在3K左右。 也支持色温到色坐标的转换，绿表格中输入对应的值，黄色表格就会出相应的值。 采用相关公式算出的坐标曲线与色品图中的色温曲线完全重合，支持1666k~25000k。 已知冷暖灯珠的xyY（色坐标值），采用pwm调光，就可以算出对应的PWM占空比大小。 以及色温对应RGB值表（下表截取一部分），也会显示对应色温的颜色，清晰明了。色温步进为10k，非常精细。步进可自行添加。 资料整理不易，多谢支持。 https://blog.csdn.net/xiaoredred/article/details/125505837?spm=1001.2014.3001.5502

数学建模

用于根据图片的crc校验计算图片真实的宽高，常用于ctf比赛中图片的隐写，方便了新手的学习，编写语言是python

这是一个简单的遗传算法一神经网络结合的程序，主要用遗传算法优化神经网络的权值进而达到优化神经网络的目的

项目预算曲线、实际成本曲线、挣值曲线 报告期 超出14000美元，不是4 000美元 实际 成本 挣值 54 000 68 000 64 000

定义20个元素的整形数组赋值。输入一个数如果该数在数组中存在，删除该数。其后的每个数前移一位。最后补0；

三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

鼠标移动获得句柄工具，可以获得光标停留所在控件句柄id，html颜色值等