数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

非官方的Windows Media Foundation示例 官样都可以和简要概述网页。 2020年9月更新：已在创建了一个新的官方Media Foundation样本存储库。 一组最小的示例应用程序，它们演示了如何使用Microsoft的Windows Media Foundation API的某些部分。 这些样本的最初动机是试图找到一种方法，以通过RTP从编码为H264和/或VP8的网络摄像头流式传输音频和视频，然后在远程目标上进行渲染。 截至2020年1月，MFWebCamRtp样本已用于将H264样本从网络摄像头源流式传输到ffplay。 渲染图 MFAudio-从扬声器上的文件播放音频。 MFAudioCaptureToSAR-在默认音频捕获设备（麦克风）上捕获并在默认音频输出设备（扬声器）上播放。 MFBitmapMftToEVR-对位图字节数组执行颜色转换，然后在增强

Planetside 2 API 追踪器 由社区汇编的 Planetside 2 资源和 API 问题的非官方集合。 人口普查 用于存储过去版本/备份的完整人口普查集合。 每当人口普查发生变化时更新。 地图 0-3 质量的地图 lod 的集合。 标题 全面跟踪所有当前的瓷砖，它们是如何以及何时获得的，以及它们是否仍然可以实现。 武器 社区为所有武器创建了制裁列表，旨在用于统一社区站点/机器人以使用单个列表进行统计计算。 问题 人口普查收集或流 API 有任何问题吗？ 想查看已知的社区问题？ 在此处添加它以进行社区跟踪。 标签分为 Rest API、Streaming API 和 Features。 这些可以具有高、中或低优先级。 Planetside API 服务 使用 Planetside 2 API 的站点和应用程序的集合。 PS2 人口追踪器 PS2警报 PS2-Alerts.io

16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf

对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究，提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法，具有更强的信息识别能力，且对数据本身的分布要求不高，尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别，结果表明，该文所建立的算法是有效的、可靠的。

采用非均匀采样与功率谱反演法产生与湍流尺度相关的各向异性非Kolmogorov湍流随机相位屏，进而利用空间光调制器模拟研究圆艾里高斯涡旋光束在大气湍流中的漂移特性和轨道角动量态变化。数值模拟和光学实验结果均表明，圆艾里高斯涡旋光束的漂移值随光束衰减系数、光束主半径、大气湍流外尺度和传输距离的增大而增大，随湍流各向异性系数和光束拓扑荷值的增大而减小，并且在湍流幂律值为3.3附近有极大值。此外，通过对比圆艾里高斯涡旋光束经过大气湍流前后的干涉条纹图样，发现整数阶时拓扑荷值越小，光束经过湍流之后拓扑荷值稳定性就越好。

Gabor卷积神经网络实现非接触掌纹识别

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

均匀量化和非均匀量化比较matlab实现

k-means聚类算法及matlab代码贝叶斯非参数小方差渐近聚类 这是贝叶斯非参数小方差渐近聚类算法库：DP均值，动态均值，DP-vMF均值，DDP-vMF均值。 出于比较原因，该库还实现了k均值和球形k均值。 该库带有一个可执行文件，该可执行文件允许使用DP-vMF-means，DP-means，球形k-means和k-means进行批量聚类。 示出了算法的简单性。 有关使用DDP-vMF-means的示例，请参考，该文档依赖于此程序包的dpMMlowVar库使用DDP-vMF-means从Kinect RGB-D流执行实时方向分割。 如果您使用DP-vMF手段或DDP-vMF手段，请引用： Julian Straub, Trevor Campbell, Jonathan P. How, John W. Fisher III. "Small-Variance Nonparametric Clustering on the Hypersphere", In CVPR, 2015. 如果您使用动态均值，请引用： T. Campbell, M. Liu, B. Kulis, J. How