1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖滤波法 11、IIR滤波

数据结构——排序算法对比

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基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法，对比全局同态滤波,局部同态滤波以及分块同态滤波+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

加密算法对比加密算法对比

图像融合IHS融合算法,PCA融合算法以及加权融合算法对比并输出融合清晰度

smo算法优化matlab代码机器学习算法对比 运行代码： 从 GitHub 克隆项目 启动 Matlab 在 Matlab 中，移动到刚刚下载的目录 (cMLA-GitRepo) 为了预处理和转换weka的数据集，移动到数据集目录并运行（F9）转换器（例如：移动到\Datasets\BCIC_3_DS_4a_100hz，运行BCIC_3_DS_4a_converter.m） 要绘制结果（Clustergram 和 Pearson 相关矩阵），请运行 plotresults_new.m 要绘制平均皮尔逊相关矩阵，请在 plotresults_new.m 中删除第 187-248 行的注释符号 要向绘图添加标题，请在 plotresults_new.m 中，从第 156,165,216 行中删除注释符号，并相应地手动重命名第 7 行中的标题。 变更日志： 04.01.2016 - 收尾 LRM 更名为 LR 添加了优化的参数值 删除了 2 个文件夹 添加了用于在傅立叶变换前后绘制示例信号的脚本 05.12.2015 - 大修 更新的图表和结果 13.05.2015 - 更新图表 Clus

基于LDA特征提取的人脸识别算法对比了不同维度特征的识别率

分形维数在一维时间序列的分形特性分析中应用非常广泛，其计算方法多种多样，但是相关计算方法的全面对比鲜见文献报道。针对常用的八种一维时间序列分形维数计算方法，以WCF合成时间序列为研究对象，分别就算法的准确性和效率，对数据长度的依赖性进行分析对比。结果表明：准确性较好的三种算法是FA，DFA和Higuchi算法；而运算效率最高的是Sevcik，Katz和Castiglioni算法，但是它们的准确性偏低，而FA和Higuchi算法在计算时间上略微增加，但准确性比较高；在数据长度为4 096点时，各算法的计算值基本稳定，尤其是FA、Higuchi和DFA算法，在数据长度为4 096点时，计算值与理论值比较吻合。由此可以得出结论，Higuchi和DFA算法在计算一维时间序列的分形维数时性能优越，在相关的计算中优先选择。

第一个任务是要求用自己最擅长的语言编程读取一个TXT文本中的字符，找出每一章节中"Arthur"出现的次数和显示出程序所用的总时间。很明显的这就是一个字符串匹配问题。所以我先用一个传统的字符串比较方法来实现，为了提高效率，考虑到字符串匹配较好的算法有Brute force（暴力搜索）其预处理时间为O（0），匹配时间复杂度O（N*M）；KMP的预处理时间O（M），匹配时间复杂度O（N）；BM的预处理 O（N+M^2），匹配时间复杂度O（N）。因为所需处理的数据量不大，因此我选择用KMP算法来改进匹配效率。