禁忌搜索算法（禁忌算法）+蚁群算法

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一本非常有用的书：数字信号处理C语言程序集,作者 殷福亮，宋爱军。清晰、完整。网上提供的有些版本残缺不全，存在漏页的情况，我上传的这个经仔细检查，不存在类似问题。本书内容十分丰富，紧贴工程应用实际，非常实用。提供了大量的函数及其源代码，利于读者参考。实在是不可多大的一本好书，你值得拥有！本书的具体内容不在此赘述，大家很容易百度得到的。图书在版编目(CIP)数据数字信号处理C语程序集/殷福亮、宋爱乍主编,-沈阳:辽宁科学学技术出版社,1997.7ISBN7-5381-25213数殷…Ⅲ.C语言-数学信号-信号处理应用程序Ⅳ.TN没1.72中国版本图书馆CIP数据核字(97)第03286号辽宁科学技术出版社出版沈阳市和平区北马路1(8号邮政编码110001)地方国营新民印刷总厂印刷新华书店北京发行所发开本:787×10921/16印张:28字数:710.0001997年7月第1版1997年7月第1次印刷责任编辑:马旭东版式设计:于浪封面设计;邹君文责任校对:东戈印数:15,0(0定价:30.00元目录第一篇常用数字信号的产生第一章数字信号的产生§1.1均匀分布的随机数baaa‘·aa·a··‘s4···‘44‘4··44·····4··-···§1.2正态分布的随机数…§1.3指数分布的随机数…………·······◆÷·············:§1.4拉普拉斯( Laplace)分布的随机数单·鲁。非号。非●着鲁鲁导●·。香§1.5瑞利( Rayleigh)分布的随机数……………………………………9§1.6对数正态分布的随机数………:11§L.7柯西( Cauchy)分布的随机数………·…·.13§1.8韦伯( Weibul)分布的随机数……15§1.9爱尔朗( Erlang)分布的随机数………………17§1.10贝努里( Bernoulli1)分布的随机数………●看鲁ψ鲁曹●自●喜鲁。由看看自命曲D自看19§1.11贝努里高斯分布的随机数·●中·······甲§1.12二项式分布的随机数……§1.13泊松( Poisson)分布的随机数§1·14ARMA(pq)模型数据的产生命●·p·看D●·看·。普。··●曲也。b§1.15含有高斯白噪声的正弦组合信号的产生…………§1.16解析信号的产生………35第二篇数字信号处理第一章快速傅立叶变换…"39§1.1离散傅立叶变换……§1.2快速傅立叶变换鲁鲁··音····着·D。·协。中·咖4卡4●音备·由画口省画曲命··44§1.3基4快速傅立叶变换………●4bb●■·即·●··。···鄂甲,银●看§1.4分裂基快速傅立叶变换………………………………57§1·5实序列快速傅立叶变换(-)….°°··.·····“···。61§1.6实序列快速傅立叶变换(二)……§1.7用一个N点复序州的FFT同时计算两个N点实序列离散傅立叶变换…。b自4血者b自晶。aa·70§I.8共轭对称序列的快速傅立叶反变换73§1.9紊因子快速傅立叶变换…………………………………………80§1.10 Chirp乙-变换算法…………………………………96第二章快速离散正交变换…§2.1快速哈特莱( Hartley)变换…………………………§2.2基4快速哈待莱( Hartley)变换§2.3分裂基快速哈特莱( Hartley)变换…§2.4快速离散余弦变换……15§2.5快速离散余弦反变换…………····自··非·中中····曹...·.118§2.6N=8点快速高散余弦变换·······…··…·121§27N=8点快速离散余弦反变换●鲁鲁·香垂香●鲁§28快速离散正弦变换…………………………129§2.9快速沃尔什( Walsh)变换…133§2.10快速希尔伯特变换(一)………………鲁·鲁音辛章·看·争●·●自章·自··137§2.11快速希尔伯特变换(二)…141第三章快速卷积与相关§3.1快速卷积………………………144§3.2长序列的快速卷积……………………147§33特别长序列的快速卷积…中4·鼻●………………∵"……152§3.4快速相关…………………………………………………158第四章数字滤波器的时城和频域响应…………16341数字滤波器的频率响应b●4,4看香·……163§4.2级联型数字滤波器的频率响应………………………166s4.3数字滤波器的时域响应171§4.4直接型IR数字滤波(一)………………………………174§4.5直接型IR数字滤波(二)…………177§4.6级联型IR数字滤波§4.7并联型IR数字滤波…………………………………………185第五章IR数宇滤波器的设计………………………………189§5.1巴持沃兹和切比雪夫数字滤波器的设计……◆香音非杳D,看看§5.2任意幅庋IR数字滤波器的优化设计……………………………2082第六章FIR数字滤波器的设计……………………………227§6.1窗函数方法………………………………………227§6.2频域最小误差平方设计………238§6.3切比雪夫通近方法…………………………………242第三篇随机数字信号处理第一章经典谱佔计···:·a4a命a4264§1.1功率谱估计的周期图方法264§1.2功率谱估计的相关方法………………………………………271第二章现代谱佔计隐自·音鲁章自●·●4鲁自费●●看§2.1求解一般托布利兹方程组的莱文森算法……………………280§2.2求解对称正定方程组的乔里斯基算法…83§2.3求解尤利沃克方程的莱文森德宾算法§2.4计算ARMA模型的功率谱密度……………………………….289§2.5尤利沃克谱估计算法…………292§2.6协方差谱估计算法.·…·…297§2.7Burg谱估计算法30§2.8最大似然谱估计算法鲁t···章·。看e308第三章时频分析………….314§3.1维格纳( wigner)分布……………◆鲁毋■章鲁·●●·●非b曲。島曲…314§3.2离散小波变换…318第四章随机信号的数字滤波330§41维纳( Wiener)数字滤波…唱·喜非最330§42卡尔曼( Kalman)数字滤波…·。··●··命···◆··命·335§4.3最小均方(LMS)自适应数字滤波………341§44归一化LMS自适应数字滤波344§4.5递推最小二乘(RLS)自适应数字滤波……………………348第四篇数字图像处理第一章图像基本运算………………ss"sss352§1·1图像读取、存储与显示…§1.2图像旋转….·····鲁具··。366§1.3图像灰度级直方图的计算…………368§1.4图像二值化的固定阀值法…1.5图像二值化的自适应阀值法…·中··看辛中·鲁音·甲●·372第二章图像增强-………376§2.1图像直方图均衡…………………………376§2.2中值滤波香看春·鲁自。看●··….·········色·.···B···378§2.3图像锐化······.···········世·D“·中·中···中·;··容e·咱要382§2.4图像平滑………………………………………………………………383第三章图像边缘检测辛b鲁卡鲁中●●·§31 Roberts算子边缘检测“····.…·386§3.2拉普拉斯算子边缘检测…………………………………388§3.3 Sobel算子边缘检测………§3.4 Robinson算子边缘检测………………………392§3.5 Kirsch算子边缘检测…鲁鲁·看§3.6 Prewitt算子边缘检测第四章图像细化……………………………………………139§4.1 Hilditch细化算法看●看非。●命D看鲁●●;·着●画399§4.2 Pavlidis细化算法qq··中····.404§4.3 Rosenfeld细化算法………第五篇人工神经网络第一章神经网络模型……·…·…"·416§1.1多层感知器神经网络………………………………………………416§1.2离散 Hopfield神经网络……………………………………425§1.3连续 Hopfield神经网络……。辛b4··吾。自司b命°…·434§1.4Tank- Hopfield线性规划神经网络参考文献…●●●电·单·4是p中······鲁s自····4·●……………”442第一篇常用数字信号的产生第一章数字信号的产生§1.1均匀分布的随机数功能产生(a,b)区间上均匀分布的随机数、方法简介均匀分布的概率密度函数为,a≤x≤b0,其它通常用U(2)表示,均匀分布的均值为+2,方差为(b2产生均匀分布随机数的方法如下:首先,由给定的初值x,用混合同余法ai=(ai-1+ c)(mod M)产生(0,1)区间上的随机数y。其中a=2045,c=1,M=20;然后,通过变换x;=a(b-a)y产生(ab)区间上的随机数z三、使用说明1.子函数语句double uniform (a.b. seed)2.形参说明a—双精度实型变量。给定区间的下限。b—双精度实型变量。给定区间的上限seed—长整型指针变量。*seed为随机数的种子。四、子函数程序(文件名: uniform.c)double uniform (a, b, seed)ouble ai doubled=2045兴(兴seed)+1Seed=关seed一(兴seed/1048576)为1048576;t=(兴seed)/1048576.0;t=a-(beturn (t)五、例题产生50个0到1之间均匀分布的随机数。主函数程序(文件名: uniform.m):#include " stdio. h# includi double a, bngdouble uniform(double, double, long int *a=0.0;b-1.0;s=13579for(i=0;

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Unity 3D NGUI实战教程 完整版第1章 初识NGUI1.1 游戏UI开发介绍1.1.1 什么是游戏UI1.1.2 UI为何如此重要1.1.3 UI开发的流程1.1.4 UI开发的难点1.2 什么是NGUI1.2.1 NGUI插件介绍1.2.2 NGUI的强大优势第2章 NGUI基础2.1 导入NGUI插件2.1.1 NGUI版本介绍2.1.2 NGUI的下载和购买2.1.3 导入NGUI插件应用2.1.4 导入常见问题2.2 认识基本的UI资源2.2.1 什么是UI精灵（Sprite）2.2.2 什么是UI图集（Atlas）2.2.3 什么是UI

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基于卷积神经网络的图像识别 基于卷积神经网络的图像识别关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位申请。本人郑重声明:所呈交的学位谂文是本人在导师的指导下独立完成的,对所研究的课题有新的见解。据我所知,除文中特别加以说明标注和致谢的地方外,论文中不包括其它人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括其它人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意在此本人郑重承诺:所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为,文责自负。学位申请人(学位论文作者)签名:亚强2015年5月20日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕士学位。作为学位论文的作者,本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求,即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)以供公众检索、查阅。本人授衩河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的,可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文(纸质文本和电子文本)(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名:卫2015年5月20日学位论文指导教师签名:2015年5月20日摘要Deep learning是机器学习研究的新领域,掀起了机器学习的新浪潮,在各个行业都受到了广泛的关注。 Google brain项目、微软全自动同声传译系统、百度硏究院等都是 deep learning技术发展的见证。随着大数据和深度模型时代的来临,deeplearning技术也得到了广泛的重视和发展,它带来的技术进步也必将改变人们的生活随着机器学习领域的发展,最近几年对卷积神经网络的研究也越发深入。现在卷积神经网络已经广泛的应用到各种领域,并取得了巨大的成果。卷积神经网络是在人工神经网络的基础上发展起来的·种高效的识别算法。典型的积网络结构是由 Lecrn提出的 LeNe t-5,它包含多个阶段的卷积和抽样过程,然后将提取到的特征输入到全连接层进行分类结果的计算。卷积神经网络通过特征提取和特征映射过程,能够较好的学习到图像中的不变特征。现在研究人员在典型的 LeNet5的基础上,使用多种方法改善卷积网终的结构和性能,从而提高网终的通用性和对图像的识别效果。本文结合图像的特点,在深入硏究了卷积网络的理论和国内外研究成果的基础上主要做了以下工作:(1)研究了卷积网络的训练算法,通过对算法分析,调试并找到最优初始化参数和最适应的网络结构配置。(2)对于分类结果的计算,使用了多区域的测试方法,通过在测试的过程中对图像的多个区域进行计算能够提高图像识别的准确率。〔3)为系统设计了一个通用的数据集输入接口,可以将自己构建的图像薮据集输入到卷积神经网络的结构中,训练和查看图像分类的结果。(4)在卷积层使用了局部偏差垬亨和非共亨两种方法,在数据集上测试并进行结果分析。(5)在隐含层使用了网络泛化的方法 DROPOUT,在数据集上测试并进行结果分析。通过以上改进方法的使用,卷积网络的通用性和性能得到了提高。关键词:,图像识别,特征提取

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