数字信号处理理论、算法与实现_胡广书 课后题部分matlab程序

ED_Lib 用于几何特征提取和验证的EDGE绘图库 关键字：边缘检测，边缘段检测，彩色边缘检测，线检测，线段检测，圆检测，椭圆检测。 边缘绘图（ED）算法是一种主动检测边缘检测问题的方法。 与采用减法方法的其他许多现有边缘检测算法（即在将梯度滤镜应用到消除像素的图像后，采用几种规则，例如Canny中的非最大抑制和滞后）相比，ED算法通过加性策略工作，即一个接一个地选择边缘像素，因此命名为Edge Drawing。 然后，我们处理这些随机形状的边缘段，以提取更高级别的边缘特征，即线条，圆，椭圆形等。从阈值梯度幅度中提取边缘像素的流行方法是非最大抑制，它测试每个像素是否具有最大的像素。沿其梯度方向的梯度响应，如果没有则消除。 但是，此方法不会检查相邻像素的状态，因此可能会导致边缘段的质量低（就边缘连续性，平滑度，薄度，定位而言）。 ED会指向一组边缘像素，并通过最大化边缘段的总梯度响应来

python演示dbscan算法如何实现，老外的Python代码，有些看不懂啊，文件不多，源码包中包括了测试数据，想对dbscan算法有一个大致了解的可下载本源码。

训练输入向量和目标向量分别从文件 data1in 和 data1out 中读取。 输入和输出层的节点数取决于节点数。 这些数据集中的行数。 隐藏层数、每个隐藏层的节点数和目标误差（设为0.1）由用户输入。 每 100 个 epoch 后绘制学习曲线。 可以使用底部的滑块改变学习因子。 这个想法是从 AliReza KashaniPour 和 Phil Brierley 创建的算法中挑选出来的。 隐藏层的激活函数是logsig，输出层是线性的！ 只需按 F5 就可以了！ anshuman0387[at]yahoo[dot]com :)

ISODATA算法是模式识别课程中一个比较重要的动态聚类算法。本程序模拟了其分类过程。由于程序的开发平台是Visual Studio2012 ,对比较旧的版本可能无法兼容，解决办法是：把代码复制出来自己重新建立工程实现。

GN算法C++ 实现，可以直接运行出结果

使用欧式距离对三维点云进行聚类，并使用ROS实现。博主CSDN博客连接：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570

凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现（Changliu et al.2018）（）。 我的项目合作伙伴（）和我还扩展了该算法，以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程，因此由于学术诚信政策，该代码无法公开显示。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里（）链接，在下面的段落中，我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题，并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程： 执行 在我们的实现中，我们将目标函数表述为二次函数，该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹，从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到，其中灰色框是障碍物，细线是先前迭代的解，而收敛的解以黑色显示： 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内部点方法进行了比较。 我们在两种不同的计划方案上测

北大上机“操作系统概论”十大题型算法全实现 里面的算法我全部通过测试,与以前的有些错误我全部修正过......

使用算法生成消息摘要：SHA160、SHA-224、SHA256、SHA384、SHA512 支持面向位的消息-- 以位为单位输入消息长度-- 输入消息 (HEX) 或-- 以比特为单位生成长度为 LEN 的随机消息-- 选择生成MESG DIGEST的算法LEN :: 输入面向位的消息长度应该是GT 0 方法：SHA1，SHA224，SHA256，SHA384，SHA512 GEN :: 0 --> 输入 MESG（十六进制）或限制 :: 如果 MSG_LEN > 2^12，Matlab 无法读取字符-----如果MESG_LENGTH> 2 ^ 12直接将MSG分配给msg_str 1 --> 这个 HASH 函数生成一个伪随机数留言。 LEN 位长度<> MESG 中的比特数应为 GT LEN <> 在 CMD 提示符下不要给任何空格<> 进入 HEX MESG 时-- <记住安全的