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本文档简单介绍matlab的绘图相关函数。(Matlab drawing a brief correlation function.)

说明：  图象压缩方面的论文pdf格式 可用于毕业设计方面的工作(Image compression pdf format papers for school design work)

It is a madlab code for EDFA gain with length of optical fiber. Hope it will help to the students.

各种图像融合性能评价参数，包括D,MSE,PSNR,SF,RMSE,NCD,REL,MI,MAE,DREL,EOG,CREF等(Image fusion performance evaluation of various parameters)

使用matlab 程序，在数字图像中选择您感兴趣的目标区域并显示出来(select an area of your interest)

此代码为角点检测程序，可用在对摄像机的标定中获得图像中角点的像素坐标。用MATLAB编写(this code to corner detection procedures can be used in the calibration of the camera image obtained corner coordinates of the pixel. Using MATLAB)

数值方法（MATLAB版）第四版的上机答案 语言是matlab 一般每个题目一个文件夹 主程序一般为main文件(Numerical methods (MATLAB version) fourth edition of the machine language is the answer to every problem a general matlab folder as the main file main general)

L énergie éolienne a connu une très forte croissance au cours de la dernière décennie grace aux avantages qu elle présente pour l envi- ronnement, aux percées technologiques connexes et aux programmes d encouragement gouvernementaux. Le présent arti- cle fait état des récents développements concernant les systèmes de conversion de l énergie éolienne ainsi que des avantages sociaux et environnementaux qui y sont associés. Il comporte également une analyse des problèmes liés à l interconnexion des ressources distri- buées, y compris l énergie éolienne et l énergie électrique. On y présente aussi les progrès accomplis par le Canada et le groupe IEEE en ce qui concerne l élaboration des normes d intercon- nexion ainsi que les derniers programmes de R.-D. dans le domaine des systèmes de conversion de l énergie éolienn

在matlab r2010a环境下编写的newton-lagrange算法，可以求解约束优化问题，程序返回目标函数值及拉格朗日乘子。(In matlab r2010a environment prepared newton-lagrange algorithms can solve constrained optimization problems, the program returns the value of the objective function and Lagrange multipliers.)

稀疏约束的非负矩阵分解Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints(Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints)