经典小波分解对信号稀疏化效果不佳，为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数，增大系数的稀疏度及可压缩性，从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明，与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比，该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量。

影像自动匹配，光束法自由网平差，错误点自动剔除

基于视差空间采样的区域增长稠密立体匹配算法

我们知道Excel有一个match函数，可以做数据匹配。 比如要根据人名获取成绩 而参考表sheet1的内容如下： 要根据sheet1匹配每人的成绩，用Excel是这么写 index(Sheet1!B:B,MATCH(A2,Sheet1!A:A,0)) 意思就是获取sheet1的B列的内容，根据我的A列匹配sheet1的A列的内容 但是如何用python实现这一点呢，我写了一个函数，非常好用，分享给大家。 这个函数考虑到了匹配多个字段，多个sheet。 import pandas as pd def match(file,sheetnames,reffile,refsheet,tar

为了充分利用多核处理器的硬件资源和计算能力来提高图像匹配应用的实时性，通过对自适应阈值SSDA图像匹配算法原理的分析，基于任务分解的多核并行编程模式思想，设计了一种自适应阈值SSDA图像匹配并行算法，并在多核计算机上采用OpenMP模型编程实现该并行算法，同时还进行了相关的代码优化。实验结果表明，优化后的并行算法在保持匹配算法精度的同时大大提高了匹配速度和多核利用率，取得了良好的效果。

模糊模糊 模糊字符串匹配像老板。 它使用来计算简单易用的程序包中序列之间的差异。 要求 Python 2.7或更高版本 difflib （可选，在字符串匹配中提供4-10倍的加速，尽管在可能导致） 供测试用 pycodestyle 假设 pytest 安装 通过PyPI使用PIP pip install fuzzywuzzy 或以下也安装python-Levenshtein pip install fuzzywuzzy[speedup] 通过Github使用PIP pip install git+git://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy.git@0.18.0#egg=fuzzywuzzy 添加到您的requirements.txt文件中（随后运行pip install -r requirements.txt ） git+ssh://git

基于matlab的字符识别系统带GUI，资源中自带一些识别的图片，都能成功识别。

基于MFC对话框写的一个利用正则表达式对密码的合法性进行验证的demo。

中文语音识别项目程序

查找相似的公司名称并自动匹配它们 该程序将使用NLP和ML技术来匹配相似的公司名称。 在算法中，会自动对匹配常见单词（例如“ LTD”和“ COMPANY”）的匹配进行打折。 使用的库： 大熊猫 Fuzzywuzzy（ ） 使用的数据集（单独下载）： 我们使用的数据可在上找到。它是一个公开许可的公共可用数据集，其中包含英国的注册（有限责任）公司列表。 输送材料： 幻灯片（未最终确定）： :