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说明：  A Novel Coded Layered Space-Time- Frequency Architecture: Convolutional Codes

说明：  基于数学形态学的彩色细胞图像分割 可以提取出背景较复杂的细胞图像(Based on mathematical morphology color cell image segmentation)

小波阈值降噪的matlab代码 里面有两个程序 一个比较了软硬阈值去噪 另外一个对多层小波分解的阈值去噪做了对比(Wavelet threshold denoising matlab code there are two programs a relatively soft and hard thresholding is another multi-layer wavelet threshold denoising to do a comparison)

《现代材料计算与设计教程》基于MATLAB软件和材料相关的专业问题介绍几个主要的解决方法。(Meterial Computation and Design)

基于混沌理论构建的信号检测系统具有敏感微弱周期信号和对噪声有强免疫力的特点,用于微弱信号检测领 域优势明显。实验室内研究需要产生包括混沌噪声在内的各种噪声,并叠加微弱周期信号作为微弱信号检测系统的信号 源。介绍一种基于LabVIEW平台并结合Matlab计算模块的混沌噪声发生器,可产生典型的3种混沌噪声:Logistic,Duff2 ing,Lorenz形式。该发生器将LabV IEW易于接口实现和Matlab计算精度高、编程简捷的特点相结合,具有结构清晰、通用 性强、易于实现、使用方便的特点。 (Built based on chaos theory, sensitive signal detection system with weak periodic signal and has a strong immunity to noise characteristics of the area for weak signal detection have obvious advantages. Laboratory studies need to generate, including noise, chaos, including a variety of noise and superimposed weak periodic signal as a weak signal detection system, signal source. Introduction of a platform based on LabVIEW and Matlab calculation module with the chaotic noise generator can produce the typical three kinds of chaotic noise: Logistic, Duff2 ing, Lorenz form. The generator will be LabV IEW easy interface, and Matlab calculation of high accuracy, simple programming features combined with a clear structure and versatility, easy to implement, easy to use features.)

说明：  MATLAB仿真ofdm的经典例子，上边的注解很详细(the example of ofdm)

聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。这里的k-means聚类，是事先给出原始数据所含的类数，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白。首先给出原始数据{x1,x2,...,xn}，这些数据没有被标记的。初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。这些xn和uk都是向量。根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些u就是最终所有类的中心位置。(Clustering algorithm, not a classification algorithm. Classification algorithm is to give a figure, and then determine the data belonging to a specific class of good which category. Clustering algorithm is to give a lot of raw data, and then through the algorithm which has similar characteristics data together as a class. Here k-means clustering, is given in advance the number of classes contained in the raw data, then the data contain similar characteristics together as a class. All information presented in or Andrew Ng understand. Firstly, raw data {x1, x2, ..., xn}, the data is not labeled. K random initialization data u1, u2, ..., uk. These are the vectors xn and uk. According to the following two formulas can be obtained final iteration all u, u is the ultimate all these classes the center position.)

1、验证窗函数 N 变化时，验证其频谱主瓣副瓣比、主瓣宽度的变化。 a)矩形窗函数的 N 变化时，验证其其频谱主瓣副瓣幅度比基本不会发生变化， 而主瓣宽度将会变窄。这说明，当用矩形窗函数设计滤波器时，增大 N 不能使 得阻带衰减减小，但能够减小过渡带。 b)再选取其他的窗如 hamming/hanning 窗，验证当 N 变化时，其频谱主瓣宽 度变化、主瓣副瓣比值变化情况。 2、用窗函数法设计线性相位 FIR 低通，通带截止频率 wp=0.5PI, 阻带截止频率 ws=0.6PI, 阻带衰减不小于 40dB,通带衰减不大于 3dB. a)选取 Hanning,Hamming 窗查看设计出来的 FIR 的过渡带宽和阻带衰减是否 满足要求，二者有什么不同。 b)使用 hamming 窗，将窗长增大 1 倍，设计 FIR。验证同样的窗函数类型 (hamming)，不同窗长度时，设计出来的 FIR 的过渡带宽和阻带衰减都有什么变 化。 3、不使用 Matlab 系统函数得到上一项指标的低通，并与上一项结果比较。 4 用窗函数法设计线性相位 FIR 高通，通带截止频率 wp=0.8PI, 阻带截止频率 ws=0.7PI, 阻带衰减不小于 30dB,通带衰减不大于 3dB.(An actual filter is implemented using the truncated unit impulse response sequence of the ideal filter. For the ideal low pass filter, the unit impulse response h, N, D () is intercepted by a length of N, and the length is The N sequence H (n), when intercepted, guarantees causality and linear phase requirements for the filter. In order to reduce the Gibbs effect, the H (n) window is added, and the appropriate window function is selected to ensure the stopband attenuation and Transition zone requirement. Note that the sidelobe of the window function affects the stopband attenuation of the filter, and the main lobe width affects the filter Transition bandwidth.)

MATLAB数学建模工具箱。MATLAB数学建模工具箱。(MATLAB TOOLBOX)

说明：  数字图像原理包括8.1 图像 8.2 数字图像处理学 8.2.1 数字图像处理方法 8.2.2 数字图像处理的主要内容 8.3 图像文件格式 8.4 图像类型 8.4.1 索引图像 8.4.2 灰度图像 8.4.3 RGB 图像 8.4.4 二值图像 8.4.5 图像序列 8.4.6 图形类型判断 8.5 图像类型转换 8.5.1 dither 函数 8.5.2 gray2ind 函数 8.5.3 grayslice 函数 8.5.4 im2bw 函数 8.5.5 ind2gray 函数 8.5.6 ind2rgb 函数 8.5.7 mat2gray 函数 8.5.8 rgb2gray 函数 8.5.9 rgb2ind 函数 8.6 MATLAB 中的 8 位和 16 位图像 8.6.1 8 位和 16 位索引图像 8.6.2 8 位和 16 位灰度图像 8.6.3 8 位和 16 位 RGB 图像 8.7 图像文件的操作 8.7.1 查询图像文件的信息 8.7.2 图像文件的读取 8.7.3 图像文件的存储 8.7.4 图像数据类型的转换 8.7.5 图像文件格式的转换 (数字图像原理)