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，

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能量控制问题代码matlab 这是通过[1]中介绍的多级方法进行的最优运输（OT）的Matlab代码存储库。 OT在许多领域都发挥着至关重要的作用，包括流体动力学，图像处理，机器学习和控制。 它是两个概率分布的适当距离度量。 该距离也称为地球移动者距离（EMD）或Wasserstein距离。 我们的Matlab代码可计算网格上定义的两个分布之间的Wasserstein-1距离。 它使用以下三个基本度量之一：1-范数，2-范数和inf-范数。 我们的代码具有以下优点： 快速地。 在单个CPU上花费几秒钟来计算1024 * 1024网格上的最佳传输。 方便使用的。 问题描述 给定两个2D概率分布或两个图像rho0和rho1，我们希望找到能量最小的从一个到另一个的传输： 在这里，p可以是1、2或无穷大，m（x）的1、2或无穷大范数分别是，h是网格步长。 算法与函数 “ otFunctions / W1PD_ML.m”在[1]中实现算法1M； “ otFunctions / W1PDHG_ML.m”在[1]中实现了算法2M。 句法 [m,phi] = W1PD_ML(h, rho0, rho1

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