这是一份完整的设计报告，用MATLAB做二维灰度图象的统计分析及DWT变换处理 ① 采集一幅像素大于64*64灰度图像； ② 常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图； ③ 采用DWT（离散小波变换）对图像进行分析

离散数学耿素云第三版课后习题答按，附带习题解析和习题总结的技巧！

离散时间信号处理课件的pdf形式 是老师上课后修改过后 无错误~~

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请仅在您对优化问题有一个好的总体想法时才使用此文件，否则这可能无法解决您的问题。 此代码将模拟退火自定义为整数/离散（可调整）优化。 因此，它依赖于 MATLAB 的模拟退火算法。 请确保您有合适的工具箱。 请非常仔细地阅读“SAIntegerOptim”中的注释。 这是您需要运行的代码。 您可能还想调整其他文件。 此提交通过示例演示了如何将 MATLAB 的“simulannealbnd”转换为整数/离散优化器。 这个例子有一些特殊的条件！！！ 这有一些优点，但是您的优化问题可能无法从这些优点中受益。 这就是为什么您需要真正了解优化问题的原因。 在使用此演示之前，也许需要考虑一些基本的事情/条件： 1-您知道目标函数的全局最小值恰好在解空间的某个整数/离散位置（此示例就是这种情况，其中全局最小值为[0,0]）。 2-您可以牺牲解决方案空间的十进制精度来提高速度，这样您就可以

在这段代码中，提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 的新混合技术。 我们展示了使用功率信噪比 (PSNR) 作为质量度量的评估，我们展示了具有阈值、量化以及 RLE 和霍夫曼组合作为编码阶段的 DWT，在 PSNR 方面提供了比 JPEG 更好的性能，我们可以获得重要的CR。 我们的算法是这样的： 读取图像-->DWT 变换-->阈值化-->量化-->RLE 编码--> 霍夫曼编码--> 将压缩图像保存在文件中（*.Hdwt） 在解压步骤中我们应该打开文件（*.Hdwt）之后的步骤是这样的：霍夫曼解码-->RLE解码-->量化逆-->IDCT变换-->打开图像为Bmp图像文件： compdwt.m: 压缩图像的主要代码我们只运行 compdct.m decompdwt.m: 为了重建我们的图像，我们在这里的意思是如果我们想解压缩之前获得的文件（.Hdwt），只有我们运行此代码并选择感兴趣

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。

三种不同的DFT程序计算 利用DFT实现两序列的卷积运算，并研究DFT点数与混叠的关系

DWT心电图处理 硕士学位论文-使用DWT进行ECG处理

数字化浪潮正席卷传统离散制造业，逐步优化了生产车间的工艺条件和生产流程，在这个过程中，边缘计算快速兴起并体现出特有优势。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系，就近提供智能化服务，满足离散制造业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求，其为离散制造业的数字化、网络化、智能化转型提供了强大助力。 同时，针对离散制造业的转型升级需求，其边缘计算解决方案在不断发展成熟，相关生态构建和产业布局也正在全球加速展开。在此关键时期，中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟共同发布《离散制造业边缘计算解决方案白皮书》，把握离散制造业目前发展面临的挑战及边缘计算当前的应用现状，研判边缘计算为工业现场带来的真正价值，提出离散制造业边缘计算实施架构及技术体系，探索边缘计算解决方案实践，最后结合当前现状给出了离散制造业边缘计算技术和产业化发展建议。