加权l2范数实现双基地MIMO雷达稀疏目标定位这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2021-10-29
上传用户：bluedrops
OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间： 2013-07-18
上传用户：huyiming139
LDPC(Low Density Parity Check)码是一类可以用非常稀疏的校验矩阵或二分图定义的线性分组纠错码，最初由Gallager发现，故亦称Gallager码.它和著名Turbo码相似，具有逼近香农限的性能，几乎适用于所有信道，因此成为近年来信道编码界研究的热点。 LDPC码的奇偶校验矩阵呈现稀疏性，其译码复杂度与码长成线性关系，克服了分组码在长码长时所面临的巨大译码计算复杂度问题，使长编码分组的应用成为可能。而且由于校验矩阵的稀疏特性，在长的编码分组时，相距很远的信息比特参与统一校验，这使得连续的突发差错对译码的影响不大，编码本身就具有抗突发差错的特性。 本文首先介绍了LDPC码的基本概念和基本原理，其次，具体介绍了LDPC码的构造和各种编码算法及其生成矩阵的产生方法，特别是准循环LDPC码的构造以及RU算法、贪婪算法，并在此基础上采用贪婪算法对RU算法进行了改进。 最后，选用Altera公司的Stratix系列FPGA器件EPls25F67217，实现了码长为504的基于RU算法的LDPC编码器。在设计过程中，为节省资源、提高速度，在向量存储时采用稀疏矩阵技术，在向量相加时采用通过奇校验直接判定结果的方法，在向量乘法中，采用了前向迭代方法，避开了复杂的矩阵求逆运算。结果表明，该编码器只占用约10％的逻辑单元，约5％的存储单元，时钟频率达到120MHz，数据吞吐率达到33Mb/s，功能上也满足编码器的要求。
上传时间： 2013-06-09
上传用户：66wji
压缩感知是针对稀疏或可压缩信号，在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论，采用该理论，可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题，介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构，并对正交匹配追踪（OMP）重构算法性能作了分析。
上传时间： 2013-10-20
上传用户：shen1230
文中讨论了图像的高斯加性噪声模型和图像的稀疏性表示，提出了利用映射函数来描述图像的去噪过程，通过求解映射函数和利用映射函数对加噪图像的小波变换子带系数进行变换，达到了降低图像噪声并使加噪图像逼近原始图像的目的。经过实验比较，验证了本文算法的可行性和鲁棒性。
上传时间： 2013-10-21
上传用户：许小华
稀疏表示分类算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人脸数据库上有很高的识别性能。然而，对于姿态变化，SRC的识别效果并不理想。针对SRC算法不能解决测试样本与训练样本存在偏移误差的问题，本文提出了基于SRC的改进算法。该算法将每一类的训练样本单独作为训练字典，利用迭代校正和基于金字塔分层机构的运动偏移估计方法得到最终的偏移量，最后对校正后的测试样本使用SRC算法实现分类。实验结果表明该方法对于有偏移误差的人脸图像具有较好的鲁棒性及识别率。
上传时间： 2013-11-15
上传用户：haiya2000
gmres算法的一个特殊形式，用来求解大型稀疏矩阵方程
上传时间： 2014-01-03
上传用户：sevenbestfei
数据结构算法，稀疏矩阵的存储，两矩阵相乘，两矩阵相加的实现
上传时间： 2015-03-19
上传用户：gdgzhym
基于牛顿迭代法的二次规划程序，采用VC平台，适合解决大容量稀疏矩阵的优化问题
上传时间： 2014-01-08
上传用户：270189020
数据库课程设计，用完全链表结构实现稀疏矩阵的创建，删除，以及加、减、乘、转置运算
标签： 数据库
上传时间： 2015-04-09
上传用户：Divine
