这个压缩包里是关于MATLAB信号仿真算法的仿真代码，对在MATLAB中做信号检测的同志有一定的帮助，里面还有一部分运行完成的结果图

关于龋齿荧光检测的算法代码~主要是针对龋齿早期菌斑菌落的检测，算法基于opencv。

基于Python的SAR变化检测算法，基于Python的SAR变化检测算法

各种多用户检测算法性能的比较，含神经网络算法，解相关算法等

对于学习图形图像技术的人来说是一个不错滴资源

AIM显著性检测算法，方便计算机视觉领域的同学们做对比实验

采用C#语言实现了图像被动取证中常用的复制-粘贴伪造手法的检测

#include using namespace std; const int M = 3; const int N = 5; int Ava[M] = {3, 3, 2}; int All[N][M] = {{0,1,0},{2,0,0},{3,0,2},{2,1,1},{0,0,2}}; int Nee[N][M] = {{7,4,3},{1,2,2},{6,0,0},{0,1,1},{4,3,1}}; int work[N+1][M] = {{0,0,0},{0,0,0},{0,0,0},{0,0,0},{0,0,0}}; int flag[N][2] = {{0,0},{0,0},{0,0},{0,0},{0,0}}; int count = 0; void Safe(int num); int main() { int num = 0; for (int k = 0; k < M; ++k) { work[num][k] = Ava[k]; } Safe(num); cout << "total: " << count; system("pause"); return 0; } void Safe(int num) { if (num == N) { count++; for (int m = 0; m < N; ++m) { cout << flag[m][1] << " "; } cout << endl; }

一般实验发现，Matlab的棋盘格角点检测算法相比Opencv的棋盘格角点检测算法更加鲁棒且精确。《Automatic Camera and Range Sensor Calibration using a single Shot》一文正是Matlab角点检测的参考算法，这里是Matlab的代码，有相关示例在里面。更详细见:http://www.cvlibs.net/software/calibration/

MATLAB中V-Blast的ZF和MMSE检测算法仿真代码