自适应模拟退火 自适应模拟退火 (ASA) 是一种 C 语言代码，用于在统计上找到成本函数中参数的最佳全局拟合。 看：

中值过滤代码matlab Adaptive_Median_Filtering 英语： 在这项工作中，通过在中值滤波器上应用自适应滤波算法来创建自适应中值滤波器。 在空间域中进行过滤时，很难确定用于正确图像和噪声比的过滤器大小。 这项研究阻止了这种情况。 如果用户输入的过滤器尺寸小于所需的过滤器尺寸，则即使过滤过程不充分，也会执行过滤过程。 在过滤过程结束时，将警告用户有关过滤器尺寸不足的信息。 如果用户输入的值大于所需的过滤器大小，则将执行正确的过滤过程，并且在过滤过程结束时，将给出正确的过滤器大小。 该代码设置为应用正确大小的过滤器，即使输入了较大的过滤器值也可以完成过滤过程，但是仍将为用户提供正确的过滤器大小。 此外，将自适应中值滤波器与Matlab本身中的正常中值滤波器进行了比较。 请注意，有关算法，过程和特定代码的所有信息都以土耳其语和英语提供，但在某些部分中我没有翻译，因为这花费了太多时间。 我强烈建议您翻译这些部分，因为我给出了一些有关代码，matlab和一些图像处理知识的技巧。 土耳其： BuçalışmadaAdaptif filtrelemealgoritmasıme

在信号处理中，小波变换效果受到整形参数、小波长度、中心频率、频带宽度及小波个数等参数的制约，特别是整形参数与小波中心频率及频带之间关系对小波变换起到决定性作用。在信号的实际处理中，可选取恰当的整形参数，同时采用合适的小波中心频率以避免小波变换对信号产生的遗漏和冗余，自适应连续小波变换就能达到此目的。

解散 介绍 Unodb是一种自适应的基数树实现，在我的操场上完成了各种C ++工具和构想。 我试图描述从中学到的一些知识。 要求 该代码使用SSE4.1内部函数（Nehalem和更高版本）。 这与仅需要SSE2的原始ART纸相反。 注意：由于这是我的个人项目，因此仅支持GCC 10和LLVM 11编译器。 如果您想尝试此操作并需要较低的受支持的编译器版本，请给我留言。 用法 所有声明都存在于unodb命名空间中，在以下内容unodb其省略。 当前唯一支持的密钥类型是std::uint64_t ，别名为key 。 但是，通过用所需的密钥类型实例化art_key类型并根据ART论文对art_key::make_binary_comparable进行特殊化，添加新的密钥类型应该相对容易。 值不透明地处理。 它们作为value_view非所有者对象value_view ，该对象是gsl::s

最新的C#敏捷开发书籍，从C#的基础知识，到如何应用C#进行敏捷开发。

Model reference adaptive control matlab

Autonomous Cyber Deception: Reasoning, Adaptive Planning, and Evaluation of HoneyThings By 作者: Ehab Al-Shaer – Jinpeng Wei – Kevin W. Hamlen – Cliff Wang ISBN-10 书号: 3030021092 ISBN-13 书号: 9783030021092 Edition 版本: 1st ed. 2019 出版日期: 2019-01-02 pages 页数: (235 ) $84.99 This textbook surveys the knowledge base in automated and resilient cyber deception. It features four major parts: cyber deception reasoning frameworks, dynamic decision-making for cyber deception, network-based deception, and malware deception. An important distinguishing characteristic of this book is its inclusion of student exercises at the end of each chapter. Exercises include technical problems, short-answer discussion questions, or hands-on lab exercises, organized at a range of difficulties from easy to advanced,. This is a useful textbook for a wide range of classes and degree levels within the security arena and other related topics. It’s also suitable for researchers and practitioners with a variety of cyber security backgrounds from novice to experienced. Cover Front Matter Part I. Cyber Deception Reasoning Frameworks 1. Using Deep Learning to Generate Relational HoneyData 2. Towards Intelligent Cyber Deception Systems 3. Honeypot Deception Tactics Part II. Dynamic Decision-Making for Cyber Deception 4. Modeling and Analysis of Deception Games Based on Hypergame Theory 5. Dynamic Bayesian Games for Adversarial and Defensive Cyber Deception Part III. Network-Based Deception 6. CONCEAL:A Strategy Composition for Resilient Cyber Deception: Framework, Metrics, and Deployment 7. WetShifter:A Comprehensive Multi-Dimensional Network Obfuscation and Deception Solution 8. Deception-Enhanced Threat Sensing for Resilient Intrusion Detection 9. HONEYSCOPE: IoT Device Protection with Deceptive Network Views Part IV. Malware Deception 10. gExtractor: Automated Extraction of Malware Deception Parameters for Autononous Cyber Deception 11. Malware Deception with Automatic Analysis and Generation of HoneyResource

模糊图像Matlab代码TIP2018基于边缘的散焦模糊估计和自适应比例选择 A. Karaali，CR。 Jung，“具有自适应比例选择的基于边缘的散焦模糊估计”，IEEE图像处理事务（TIP 2018），2018年 任何使用此代码的论文都应相应地引用该论文。 该软件已经过Matlab R2015a的测试。 解压缩文件并从（）下载DOMAIN TRANSFORM FILTERING所需的功能后，即可在根目录中运行“ demo_one_image_1.m”，“ demo_one_image_2.m”或“ demo_one_image_3.m”。 照原样，该代码产生的结果是第一个实验设置，并带有提供的数据集（“用于景深扩展的非参数模糊图回归”）。 为了到达数据集，您应该与本文的作者联系。 此处的代码仅包含该数据集中的3个样本图像。 还请向alixkaraali [at_sign] gmail [dot_sign] com报告任何错误

The primary aim of this book is to develop the mathematical theory of various realizations of linear adaptive filters. Adaptation is accomplished by adjusting the free para meters (coefficients) of a filter in accordance with the input data, which, in reality, makes the adaptive filter nonlinear. When we speak of an adaptive filter being “linear,” we mean the following: The input-output map of the filter obeys the principle of superposition whenever, at any particular instant of time, the filter’s parameters are all fixed. There is no unique solution to the linear adaptive filtering problem. Rather, we have a “kit of tools” represented by a variety of recursive algorithms, each of which offers desirable features of its own. This book provides such a kit. In terms of background, it is assumed that the reader has taken introductory undergraduate courses on probability theory and digital signal processing; undergraduate courses on communication and control systems would also be an advantage.

离散控制Matlab代码具有完全相对度的不确定SISO线性植物的混合自适应逆。 Matteo Cocetti，Matteo Ragni，Sophie Tarbouriech，Luca Zaccarian 抽象的 我们为具有完整相对度的单输入单输出线性设备提出了一种混合自适应前馈调节器。 该方案包括一个自适应定律，该定律估计工厂的逆，并提供根据所需输出及其导数计算的前馈控制。 自适应是在离散的时间事件（称为jumps）中执行的，而前馈操作是连续的。 这种结合导致了完整的混合动力系统。 该框架的优点是在离散的适应动力学和连续的植物动力学之间进行了概念上的分离。 在激励持续存在的假设下，我们通过示例显示输出渐近跟踪所需的参考，并且逆参数的估计收敛。 示例存储库 该存储库包含本文中提供的示例的源代码和simulink模型。 要求： Matlab / Simulink（R2018a） Matlab控制系统工具箱 Matlab符号工具箱 用法： 打开文件example.slx并运行模拟。 数据是通过initSim准备的，在仿真开始时会自动调用它。 编辑initSim以测试不同的工厂/初始条件/过滤