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Matlab 6.0图形图像处理函数命令及详细列表。函数功能详细的叙述！(Matlab 6.0 graphics image processing function and a detailed list of commands. Function described in detail!)

小波基函数的选择和小波构造,主要介绍一维小波基和二维小波基的构造(Select wavelet function and wavelet construction, mainly introduce the one-dimensional and two-dimensional wavelet bases constructed small)

Lozi系统的李雅普图形及相应的MATLAB语言程序(Lozi system and procedures of the Lyapunov map)

matlab实现对一声音信号的功率谱与时频分析(matlab realize the power spectrum of a sound signal with the frequency analysis)

利用稀疏表示进行图像去噪时，需要生成两种学习字典，该源码比较了生成的两种字典的优劣(Denoising sparse representation, it is necessary to generate two learning dictionary, which compares the generated source code of the merits of two dictionary)

摄影测量点云，三维激光点云进行点云特征图像提取进行格网化代码(Photogrammetric point cloud, 3D laser point cloud, point cloud feature image extraction for grid code)

该程序可以进行匹配滤波器的仿真。参数如下：

学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络，属于前向神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的的应用。 LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。

Simulink书籍，非常适合初学者，是很好的入门书籍！(Simulink books, very suitable for beginners, is a good entry-books!)

说明：  正则化超分辨率图像重建算法研究 简称SRR(Regularized super-resolution image reconstruction algorithm called SRR)