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针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示 了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。

CASA模型中NPP的估算可以由植物的光合有效辐射（APAR）和实际光能利用率（ε）两个因子来表示，其估算公式如下： 式中，APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射 （g C•m-2•month-1），ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率（g C•MJ-1）

802.11 WLAN物理层仿真源代码，使用matlab写的，比较新，比较全面，从发送端到信道到接收端都有

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