* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
上传用户：xauthu
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
回溯（b a c k t r a c k i n g）是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯，首先需要为问题定义一个解空间（ solution space），这个空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。在迷宫老鼠问题中，我们可以定义一个包含从入口到出口的所有路径的解空间；在具有n 个对象的0 / 1背包问题中（见1 . 4节和2 . 2节），解空间的一个合理选择是2n 个长度为n 的0 / 1向量的集合，这个集合表示了将0或1分配给x的所有可能方法。当n= 3时，解空间为{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
标签： 搜索
上传时间： 2014-01-17
上传用户：jhksyghr
function Binary_Search(L,a,b,x) begin if a>b then return(-1) else begin m:=(a+b) div 2 if x=L[m] then return(m) else if x>L[m] then
标签： begin Binary_Search function return
上传时间： 2015-12-17
上传用户：tb_6877751
ITU-T G.729语音压缩算法。 description: Fixed-point description of commendation G.729 with ANNEX B Coding of Speech at 8 kbit/s using Conjugate-Structure Algebraic-Code-Excited Linear-Prediction (CS-ACELP) with Voice Activity Decision(VAD), Discontinuous Transmission(DTX), and Comfort Noise Generation(CNG).
标签： description commendation Fixed-point 729
上传时间： 2014-11-23
上传用户：thesk123
Matlab源文件将矩阵m中所有a元素的替换为b元素。
上传时间： 2015-12-27
上传用户：Thuan
可以进行曲线回归拟合算法的四参数算法。函数为 y = (a-d)/(1+(x/c)^b) +d . ec50.m 为其主要函数
上传时间： 2016-02-04
上传用户：我干你啊
《Neural Network Design》 Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale 一书中相关matlab演示程序软件包。对于学习很有参考。
上传时间： 2016-03-19
上传用户：zhanditian
产生 正态白噪声序列 (1) 打印出前50个数 (2) 分布检验 (3) 均值检验 (4) 方差检验 (5) 计算相关函数 Bx(i),i=0,±1,±2,…, ±10。 B(m)=1/1000
上传时间： 2016-07-15
上传用户：kristycreasy
RSA核心运算使用的乘模算法就是 M(A*B)。虽然M(A*B)并不是乘模所需要的真正结果，但只要在幂模算法中进行相应的修改，就可以调用这个乘模算法进行计算了。本软件起初未使用Montgomery 乘模算法时，加密速度比使用Montgomery乘模算法慢，但速度相差不到一个数量级。 将上述乘模算法结合前面叙述的幂模算法，构成标准Montgomery幂模算法，即本软件所使用的流程
上传时间： 2016-07-16
上传用户：hullow
