svmandBPwithmatlab

Utilisation des certaines critères comme les textures ,la couleur et la forme ,donc en peut associer un vecteurs de caractéristiques pour l’image qui se trouve dans notre base des données , Nous utilisons les maxima de courbure de passage a zéros contours de Curvature Scale Space (CSS) sur l’image comme un vecteur de caractéristiques , l’approche consiste a calculer l’image CSS de chaque frontière et ensuite trouver les maxima des contours CSS comme un discripteur de forme pour comparer des images , les propriétés de base da la representation CSS qui rendent presque unique pour la recherche de similarité sont les suivant  : - Il est robuste par rapport au bruit, l’échelle et l’orientation de l’objet - Il conserve les informations locales de la forme d’entrée. Chaque concavité ou convexité de la forme a ses propres correspondants contour sur l’image CSS, chaque point dans l’axe horizontal de l’image de CSS à son correspondant sur les limites réelles.

一个灰色预测GM（1,1）模型可用于一系列的预测问题，可以绘制图形，图形拟合相当好！(A gray prediction GM (1,1) model can be used for a series of prediction problems, you can draw graphics and graphical fit is quite good!)

此函数为在matlab软件编写的图像合并函数。(this is a m function for two image merging.)

一些常见的数据预测模型matlab源代码(Some matlab source code of common data predictive models )

LDPC encoding and decoding for Gallager algorithm

Distributed Beamforming for Relay Networks Based on Second-Order Statistics of the Channel Statement Information最小发送功率与最大信噪比的代码，结果与论文中相同，总共9个仿真图(Networks Based on Second-Order Statistics of the Channel Statement Information。Minimum transmit power with maximum signal-to-noise ratio of the code, the same results paper, a total of nine simulation Figure)

matlbs file for lyapanof

智能天线设计技术及仿真 很好的一本书(Smart antenna design and simulation of a very good book)

水平集图像处理程序,利用一个新的变分公式进行图像处理，效果很好(Level set image processing program,we present a new variational formulation for geometric active contours that forces the level set function to be close to a signed distance function, and therefore completely eliminates the need of the costly re-initialization procedure.)

脑电中的递归式的处理方法，相比参数估计的方法更加智能，ＬＭＳ是最小均方误差法，是十分经典的一种方法，里面是包括一些最新的改进。(EEG recursive style approach, parameter estimation method compared to more intelligent, LMS is the minimum mean square error method is a very classical approach, which is to include some of the latest improvements.)