为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理，提出了一种改进的快速独立成分分析(FastICA)算法，采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失，并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述，分析了算法的时间复杂度。实验结果表明，该方法可有效减少数据信息损失，具有迭代次数少、收敛速度快等优点，可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。

用VS和OpenCV实现，包括BMP文件读取、固定阈值分割、大津阈值分割、迭代法分割、目标形心的确定、目标框的确定等。

迭代法 matlab代码 :satellite:地形无关控制方案的RPC解算 卫星摄影测量课程大作业 利用严格相机模型获得虚拟控制点,通过有理函数模型(RFM)建立物方与像方关系，求解模型参数(RPC). 代码RPC解算部分采用矩阵运算与多线程加速,有较高运行效率. Requirements Python 3 MATLAB Numpy 1.18.5 Scipy 1.5.0 multiprocess 0.70.11.1 yaml (Optional) OpenCV 4.2.0.34 (Optional) matplotlib 2.2.2 (Optional) selenium 3.141.0 (Optional) beautifulsoup4 4.9.3 (Optional) Procedure 根据预处理的文件直接解算RPC参数 结果保存至final文件夹中 python main.py Optional Operation 外精度评价 根据高精度DEM建立格网,计算外精度. (若未安装GDAL,请采用numpy.load方式获取检查点) python precision_check.py 计算J2000

二维快速傅里叶变换-C语言-迭代法.c 实现方法为：C语言，先对每一行做傅里叶，再对结果的每一列做傅里叶

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