用于修复无效（不确定）协方差和相关矩阵的 MATLAB 函数集合，基于论文NJ Higham、N. Strabić 和 V. Šego，“通过收缩恢复确定性，应用到具有固定块的相关矩阵”，MIMS EPrint 2014.54，曼彻斯特数学科学研究所，曼彻斯特大学，英国，2014 年 11 月。

用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后

cdpei.m，Disfrft.m，Disfrct.m，Disfrst.m，frft.m，frft2.m，frft22d.m，rescale.m，testfrct.m，testfrft.m 代码可以跑通

vs运行matlab代码 PCA_vs_NMF Compare the decomposition results of PCA and Non-negative Matrix Factorization (NMF) on Yale's faces dataset. PCA: 使用matlab自带的函数实现 NMF: 自己写了实现的代码 测试数据： 耶鲁大学的人脸数据库。考虑到可能有版权的问题，所以没有上传相应的数据，大家可以自己去相应的网站上下载。 结果： result_analysis.pdf中有给出我自己运行出的结果和相应的分析。

用matlab生成谐波代码s石圈 该存储库包含提交给JGR-Planets的期刊论文的Matlab代码：Ding等人，2019年，基于重力/地形分析的火星岩石圈强度变化 自述文件 这是Matlab代码的存储库，用于分析火星的重力和地形数据（导纳和相关性分析），并使用MCMC方法反演岩石圈弯曲参数 还包括用于绘制观察到的和建模的光谱以及马尔可夫链的代码。 对于提交给JGR-Planets的论文：Ding等人基于重力/地形分析的火星岩石圈强度变化。 如有任何疑问，请联系Min Ding（）。 创建于2019年6月14日 依存关系 重力和地形数据：分别来自NASA行星数据系统的Geosciences节点（）和SHTOOLS软件包（）的重力模型JGMRO120d和地形模型MarsTopo719。 我们使用了来自Patrick McGovern的Matlab代码（alphaB2，alphaT2，cilmn_fac，frigid，gravtabshp4，read_sha，tabload，wiect2p3，gravtabshp4）对火山蒙特斯的重力特征进行了建模（参考：McGovern，PJ，Sol

1、实现效果：《基于最小二乘滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124739289 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，分别实现了采用最小二乘法滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像，采用Matlab语言实现，效果很好。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

1、实现效果：《基于NSCT和改进Canny的图像边缘检测matlab实现》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124779801 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，实现了基于NSCT和改进Canny的图像边缘检测算法，采用Matlab语言实现，边缘提取效果不错，与经典的Canny和Sobel算子相比，可以在抑制噪声的同时提取有效边缘分量。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测 代码详细信息： 为该项目。 1. 2D CFAR流程的实现步骤： 错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。 动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。 2D CFAR是一种动态阈值处理技术。 使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。 使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 2D CFAR步骤 FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。 此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。 Rt = 110; % m Vt = -20; % m/s d_Resolution = 1; % m c = 3e8; % m/s max_radar_range = 200; max_radar_velo

isodata的matlab代码博客UATL_Threshold_library Matlab 图像阈值库 最后一页更新 21-03-2020 UATL_Threshold_library 是一个图像阈值库，由 Sehairi Kamal 博士于 2014 年在 Laghouat 的 Ammar Telidji 大学 (UATL) 开发。 它包含使用 Matlab 实现的 13 种图像阈值算法（局部和全局）。 该库在 Matlab 2015 及更高版本上进行了测试。 算法是从头开始编写的。 所有脚本都没有矢量化，也没有完全优化。 所有实现都以简单的方式编写，易于理解。 方法列表 基于聚类的方法 大津阈值法 N. Otsu，“灰度直方图的阈值选择方法”，IEEE Trans。 系统。 人赛伯恩。 SMC-9, 62–66 (1979)。 迭代选择（或 ISODATA/最小错误阈值） TW Ridler 和 S. Calvard，“使用迭代选择方法的图片阈值化”，IEEE Transactions On Systems, Man, And Cyber​​netics，Vol。 SMC-8，