coding.cpp

说明：  谐波小波滤波再加上随机减量，谐波小波相当于带通滤波器，效果很好(Coupled random harmonic wavelet filter reduction, harmonic wavelet is equivalent to band-pass filter, the effect is very good)

本程序可以简单地求出两个信号之间的相位差，操作简单(This procedure can be simply the phase difference between the two signals is obtained, simple operation)

a simulator for 802.11a

in this program, the sparse representation of data was calculated.

基于视频序列的粒子滤波跟踪程序，首先选中目标图片，有仿真结果(target tracking based on particle filtering)

基于DTW算法的语音识别，MATLAB代码(The DTW algorithm-based speech recognition, MATLAB code)

基于ARIMA时间序列模型对风速进行拟合，预测短时间的风速(Based on ARIMA time series model fitting for wind speed forecasting wind speed for a short period of time )

前基于图像块稀疏表示的超分辨率重构算法对所有图像块都用同一字典表示，不能反映不同类型图 像块问的筹别．针对这一缺点，本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法．该方法先利用图像局部特征将图像块分为 平滑、边缘和不规则结构三种类型，其中边缘块细分为多个方向．然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别 训练各自对应的低分辨率和-岛分辨率字典．重构时对平滑块利用简单双三次插值方法，边缘和不规则结构块由其对应 的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪箅法重构．实验结果表明，与单字典稀疏表示算法相比，本文算法对图像边缘部 分重构质量明显改善，同时醇构速度品著提高． (Image Super-Resolution AlgorithmsB ased onS parse Representation of Classified ImageP atches )

matlab中使用GUI编写的一个数值插值运算来拟合需要的曲线(matlab GUI written in a numerical interpolation to fit the curve of the need )

OSL0稀疏重构算法 SL0的优化版 输入: y:测量值向量 A:测量矩阵 A_pinv:A的广义逆 输出: xr:重构信号 实现信号的压缩重构(OSL0 u7A00 u758F u91CD u6784 u7B97 u6CD5 SL0 u7684 u4F18 u5316 u7248 u8F93 u5165: y: u6D4B u91CF u503C u5411 u91CF A: u6D4B u91CF u77E9 u9635 A_pinv: A u7684 u5E7F u4E49 u9006 u8F93 u51FA: xr: u91CD u6784 u4FE1 u53F7 u5B9E u73B0 u4FE1 u53F7 u7684 u538B u7F29 u91CD u6784)