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用LMS算法预报时间序列，对比真实值和预报值(LMS algorithm with time-series prediction, compared to the true value and forecast value)

contourlet的MATLAB工具箱(toolbox of contourlet)

gui notes describing gui guide

说明：  在matlab环境下用智能算法--人工鱼群算法求函数极值的matlab程序(In the matlab environment with intelligent algorithm- artificial fish-swarm algorithm for the extremal function matlab program)

说明：  如何使用同余法生成白噪声 如何使用白噪声通过3种不同的iir滤波器生成粉红噪声(How to use the same method to generate more than white noise white noise through the use of three kinds of different filter iir Pink Noise Generator)

基于matlab下simulink的模糊控制(fuzzy control)

微机控制系统大作业单输入单输出，多输入单输出控制matlab程序，(The microcomputer control system project single input and single output, many input single output control matlab, )

由一张图像提取圆形的边缘,得到离散的点来拟合椭圆,并简单的去除噪声,得到椭圆中心坐标.(Extracted by a picture rounded edges to fit the discrete points oval, and simply remove noise, get the coordinates of the center of the ellipse.)

1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点： a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。 c) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。 d) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。 e) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 4 SIFT算法步骤： 1） 检测尺度空间极值点 2） 精确定位极值点 3） 为每个关键点指定方向参数 4） 关键点描述子的生成 本包内容为sift算法matlab源码(1 SIFT course of development SIFT algorithm by DGLowe in 1999, the perfect summary of 2004. Later Y.Ke its description of the sub-part of the histogram with PCA instead of its improvement. 2 the SIFT main idea The SIFT algorithm is an algorithm to extract local features in scale space to find the extreme point of the extraction location, scale, rotation invariant. 3 the main features of the SIFT algorithm: a) SIFT feature is the local characteristics of the image, zoom, rotate, scale, brightness change to maintain invariance, the perspective changes, affine transformation, the noise also maintain a certain degree of stability. b) unique (Distinctiveness), informative, and mass characteristics database for fast, accurate matching [23]. c) large amounts, even if a handful of objects can also produce a large number of SIFT feature vectors. d) high-speed and optimized SIFT matching algorithm can even achieve real-time requirements. e) The scalability can be very convenient fe)

matlab实现对ccd相机的实时采集，gui显示图像，并进行处理(matlab to realize real-time acquisition ccd camera, gui display images, and processing)