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此程序采用 FCM，模糊c 均值方法，用于边缘检测(This program uses FCM, fuzzy C mean method, for edge detection)

介绍了DAB 接收机中的OFDM 同步算法，重点对OFDM 接收机方案中基于保护间隔的符号定时估计、频 率偏移估计进行了分析，提出了适用于Eureka147DAB 系统的同步算法；并对各种算法进行了计算机仿真，本文介绍的算法满 足DAB 接收机的要求，有很大的应用价值。(Introduced the DAB the OFDM receiver synchronization algorithms, focusing on OFDM receiver scheme based on the protection of the interval estimation, frequency symbol timing Rate migration estimates are analyzed and some appropriate Eureka147DAB system in the synchronization algorithms And kinds of the computer simulation algorithm, this paper introduces the algorithm of the full The requirements of the foot DAB receiver, a large application value. )

一些常用的高光谱解混方法的matlab代码(Hyperspectral unmixing method matlab code)

适用于高光谱图像目标检测的端元提取，该方法效果好(HYPERICAEEA Performs the ICA-Endmember Extraction Algorithm HyperIcaEea performs the ICA-EEA algorithm to generate abundance maps and find pure pixels. This function utilizes FastICA.)

利用灰度积分投影直接对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用的算法,但是直接采用该算法会受到背 景、特征等因素的影响,识别准确率较低。提出了一种基于最大类间方差阈值和区域膨胀相结合的检测与定位算法。该算 法首先计算最大类间方差设置阈值,把灰度图像转换为二值图像并检测出人脸区域,然后通过对该人脸区域中的连通区域 进行膨胀及连通性处理,精确定位眼睛坐标。实验表明,此算法可靠,具有较好的识别效果。(face recognized)

才用CDD对灰度或者彩色图像进行修复的一种方法(Only with the CDD on the grayscale or color image restoration method)

meanshift图像分割 1.mean shift 的迭代过程只做了一次（为了简单） 2.对图像中的某一点进行平移时，只考虑了距离它小于2*hr的点，而不是图像中所有的 点。 3.实验过程中只用到了gauss核，虽然提供了method的选择，但在进行值域加权时只用 到gauss核，如果需要请自己改正。(meanshift segmentation)

说明：  16.1利用小波变换法将两幅图融合 16.2利用小波包法将两幅图融合 16.3利用小波变换进行图像分解 16.4重构系数 16.5小波变换提取一个子代直方图 16.6利用小波变换对给定图像旋转后，提取一个子代 16.7提取小波分解概貌系数(16.1 Fusion of Two Pictures Using Wavelet Transform 16.2 Using Wavelet Packets to Fusion Two Pictures 16.3 Image Decomposition Using Wavelet Transform 16.4 Reconstruction coefficients 16.5 Extracting a Child Histogram Using Wavelet Transform 16.6 Extracting a Child After Rotating a Given Image Using Wavelet Transform 16.7 Extracting Wavelet Decomposition Profile Coefficients)

c# 窗体动画特效(渐变)

尺度空间sift算法的matlab实现，对理解算法步骤很有帮助(Scale space sift algorithm matlab to achieve an understanding of the steps of the algorithm helpful)