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该程序是在matlab环境下gui界面编写的，集成了图像处理的基本功能。图像大小变换，加噪去噪、滤波、插值、截图、旋转角度等功能(The program in matlab environment prepared by the gui interface, integrated image processing functions. The size of the image transformation, adding noise denoising, filtering, interpolation, screenshots, rotation angle)

这个文件的功能是实现各种DOA估计算法的性能仿真验证，并完成DOA估计中MUSIC算法、Capon算法以及延迟相加算法性能比较的仿真验证的功能(This file is the function of various DOA estimation algorithms to achieve the performance simulation, and complete the MUSIC DOA estimation algorithm, Capon algorithm and delay sum algorithm performance comparison of the simulation function)

matlab图形图像处理教程2，我用过，很不错的资料(matlab image processing tutorial 2 graphics, I used, very good information)

说明：  普通显示技术是根据几何光学成像原理，记录下光波的振幅，将空间物体成像在一个平面上。由于丢失了光波的相位信息，因而物体的信息是不完整的。全息图因能够完整地记录物光波的振幅和相位，因而能够包含物体的全部信息。菲涅耳全息术作为全息术的一个分支，更是得到了飞速的发展，已经广泛应用于全息干涉计量术、全息存储、全息光学组件、全息显微术等各个领域。 本论文主要研究菲涅耳全息图的编码与显示过程。经典光全息术包括波前记录和波前再现两步。全息波前记录将物光和参考光以干涉条纹记录成全息图，此全息图同时记录了物光波的振幅和相位 然后用参考光照射全息图，该参考光经过衍射后，即可再现出原始物体。 计算全息是将先进的计算机技术和光全息术结合起来，利用计算机产生全息图。它不需要物体实际存在，而是把物波的数学描述输入计算机处理后，绘制出全息图，然后用光学方法重现。本文采用计算全息方法,利用Matlab模拟光线的菲涅耳衍射传播,用计算机生成菲涅耳全息图 ,并由所生成的全息图再现出原始图像 ,完成全息图的数字再现。 (Fresnel hologram coding and display)

mtalab的一些绘图程序，用m语言写的~大家共同交流(mtalab some drawing program, with the ~ m language of common communication)

nl算法是一个十分好的图像去噪的算法，算法比较容易实现，适合于图像处理方面入门的人学习使用(nl algorithm is a very good image denoising algorithm, the algorithm is relatively easy to implement, suitable for image processing aspects of the entry of people learning to use)

基于结构相似性的图像质量评价算法SSIM(Image quality assessment metric (Structural similarity index))

Blind Signal Processing (BSP) is now one of the hottest and most exciting topics in the fields of neural computation, advanced statistics, and signal processing with solid theoretical foundations and many potential applications.

同名书配套光盘及例程高质量MATLAB教学书籍(Book of the same name matching CD-ROM)

分析并实现了奇异谱斜率的方法，并把该方法用到了时域信号的检测。(Singular spectrum analysis and implementation of the slope method, and to the method used in the time-domain signal detection.)