Switch_5_stage_test

这是一个基于matlab图像复原处理包，其中包括图像的模糊、维纳滤波、盲反卷积、点扩散函数和光学转换函数互相转化(This is a matlab-based image restoration processing package, including the images fuzzy, Wiener filtering, blind deconvolution, point spread function and optical transfer function to transform)

威尔逊-θ法,机械振动模拟程序，仅供参考(Wilson-θ methord mechinery vibration)

débruitage de signal de parole par transformation de cosinus discret

基于谱聚类的新数据聚类算法，可用于一般的时间序列数据聚类及图像分割方面的应用，还包含相应的文章和算法说明。(Executes the spectral clustering algorithm defined by type on the adjacency matrix W and returns the k cluster indicator vectors as columns in C.)

matlab2009和2010从入门到精通的好教材(matlab 2009 and 2010 from entry to the proficient good material)

使用M语言编程的PLL程序，可以快速的实现对相位的锁定。(PLL using the M programming language program, you can quickly lock the phase of realization.)

使用方法如下： --------------------------------- hcmenu1= uicontextmenu uimenu（hcmenu1,...) uimenu（hcmenu1,...) showcontextmenu（hObj，hcmenu1） --------------------------------- 尝试使用实例test_showcontextmenu.m。 这也包含了日常琐碎的一些功能： getParentFigure（hObject） ％的投资回报hObject的父母图 getPositionOnFigure（hObject，单位） ％返回对象的绝对位置上的数字 getRelPosition（hObject，单位） ％的人能（hObject， 定位 ）与特定的 单位 (Use as follows: --------------------------------- hcmenu1 = uicontextmenu uimenu(hcmenu1,...) uimenu(hcmenu1,...) showcontextmenu(hObj,hcmenu1) --------------------------------- Try test_showcontextmenu.m for usage example. This also contains a number of trivial routine functions: getParentFigure(hObject) returns hObject s parent figure getPositionOnFigure( hObject,units ) returns absolute position of object on a figure getRelPosition( hObject,units ) get(hObject, Position ) with specific units )

this matlab rar file simulates the doa of radio signals in using music and esprit algorithm

car parking with fuzzy for different test study

程序功能：模拟DCT编码解码过程，生成带“块效应”的图像 实验图片：lena.jpg(512*512) 步骤：彩色图像→灰度图像→DCT→量化→反量化→IDCT→重构图像并保存( Program features: Analog DCT encoding and decoding process, generated with the " block effect" image Experimental Image: lena.jpg (512* 512) steps of: a color image grayscale images → → → inverse quantization quantized DCT → → IDCT → weight configuration and save the image)