C-C法重构相空间文件夹说明1.CC_Method_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据 3、normalize_1.m - 信号归一化 4、ccFunction.dll - 计算S(m,N,r,t)
标签: CC_Method_main LorenzData normalize Lorenz
上传时间: 2013-12-21
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程序代码说明 P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308:图像的自适应魏纳滤波 P0309:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310:图像的高通滤波和掩模处理 P0311:利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312:利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间: 2015-06-16
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数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 二维离散余弦变换的图像压缩 采用灰度变换的方法增强图像的对比度 直方图均匀化 模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间: 2015-07-01
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P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308:图像的自适应魏纳滤波 P0309:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310:图像的高通滤波和掩模处理 P0311:利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312:利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间: 2013-11-29
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求解离散病态问题的正则化方法matlab 工具箱,可以应用到地震勘探中反演问题的求解!
上传时间: 2015-10-18
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一种通过自组织竞争学习网络实现数据降维和可视化的单层神经网络模型。用此算法可以把输入空间的多维映射到低维的(一维或者二维)的离散网络上,并将保持相同性质的输入数据在映射到低维空间时的拓扑一致性。iris以及letter两个数据集进行分类
上传时间: 2016-09-03
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P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308:图像的自适应魏纳滤波 P0309:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310:图像的高通滤波和掩模处理 P0311:利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312:利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间: 2017-07-12
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小波变换是一种新兴的理论,是数学发展史上的重要成果。它无论对数学还是对工程应用都产生了深远的影响。最新的静态图像压缩标准JPEG2000就以离散小波变换(DWT)作为核心变换算法。 本文首先较为详细地分析了小波变换的理论基础,对多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介绍。然后分析了JPEG2000所采用的小波滤波器,并引入了一个新的LS97小波。该小波系数简单、易于硬件实现,并且与CDF97小波有很好的兼容性,可作为CDF97小波的替代者。使用Matlab对CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真测试,结果表明这两个小波具有几乎相同的性能。在确定所用的小波后,本文设计了二维离散小波变换的硬件结构。设计过程中对标准二维小波变换做了优化,即将行变换和列变换的归一化步骤合并计算,这样可以减少两次乘法操作。另外还使用移位加代替乘法,提取移位加中的公共算子等方式来优化设计。对于边界数据的处理,本文采用了嵌入式对称延拓技术,不需要额外的缓存,节约了硬件资源。为提高硬件利用率,本文将LeGall53小波变换和LS97小波变换统一起来,只要一个控制信号就可实现两者之间的转换。本文所提出的结构采用基于行的变换方式,只需要六行中间数据即可完成全部行数据的小波变换。采用流水线技术提高了整个设计的运行速度。最后也给出了二维离散小波反变换的实现结构。 在完成硬件结构设计的基础上,使用Verilog硬件描述语言对整个设计进行了完全可综合的RTL级描述,采用同步设计,提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA开发软件ISE6.3i中对正反小波变换做了仿真和实现,结果表明,本设计能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波变换,可以满足各种实时性要求。
上传时间: 2013-07-25
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用c语言设计实现一个用事件驱动的“救护车调度”离散模型,模拟120急救中心响应每个病人的呼救信号统一调度救护车运行的情况。 我们对问题作适当简化,假设:某城市共有m个可能的呼救点(居民小区、工厂、学校、公司、机关、单位等),分布着n所医院(包含在m个点中),有k辆救护车分派在各医院待命,出现呼救病人时,由急救中心统一指派救护车接送至最近的医院救治。救护车完成一次接送任务后即消毒,并回原处继续待命。假定呼救者与急救中心、急救中心与救护车之间的通讯畅通无阻,也不考虑道路交通堵塞的影响。可以用m个顶点的无向网来表示该城市的各地点和道路。时间可以分钟为单位,路段长可表示为救护车行驶化费的分钟数。 这里设m=10,n=3,k=2。并且令消毒时间为2分钟
上传时间: 2014-01-11
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随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重随机样本近似相 应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似, 所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。
上传时间: 2014-09-10
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