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需安装kinectSDK_v2.0，配置opencv和pcl库。可设置采集帧数，开始采集后会在本地保存相互对齐的彩色数据、深度数据和对应的点云文件

该算法实现了以下功能：1.先对灰度级的水印图像进行取每位高四位的二进制化处理，得到长度为原来四倍的二进制水印数据；2.产生一个随机二进制序列，即密钥，长度与二进制水印数据长度相同；3.利用此二进制序列对水印图像进行混沌加密；4.根据二进制水印的对应位，修改图像的最低位，以保证其奇偶性；5.根据要检测图像中每个像素的最低位的奇偶性提取水印信息；6.根据密钥对水印图像进行还原。

【实例简介】黑金spartan6学习教程，写的很好，很详细，很适合初学者的学习

系统的介绍了包络分析在实际中的应用，介绍了matlab进行包络分析的方法，并附有源程序供科研人员学习这是一个分式规划问题。若令则()可化为等价的线性规划问题:线性规划()的解和称为的最佳权向量,它们是使的效率值达到最大值的权向量。注意:作为线性规划的解,和不是唯一的义()若线性规划()的解满足:,则称为弱有效的;()若线性规划()的解中存在解并且则称为有效的。为了便于检验的有效性,一般考虑()的对偶模型的等式形式(带有松弛变量目具有非阿基米德无穷小)∑∑其中是项输入的松弛变量是项输出的松弛变量;是个的组合系数;;是个很小的止数(般取)。定理设线性规划(的最优解为则()若为弱有效()的;()若且则为有效()的程序由上一节知,要计算一个的相对效率值并讨论其(弱)有效性,须解一个线性规划若要计算所有的相对效率值,则须解个线性规划,其计算量比较大,一般须利用计算机进行计算。我们利用数学软件编写了解模型()和(的程序,比较方便地解决了的计算量大和计算复杂的问题是由公司用语言编写的著名的工程数学应用软件。它自牛推向市场以来,历经十几年的发展和竞争,现已成为国际认可的最优化的科技应用软件。目前,口经成为世界上诸多科技领域的基本应用软件。在国内、外的很多高等院校和科研机构已经十分普及。熟练地运用已成为晑校师生及科研人员的基本技能强大的矩阵运算能力和方便、直观的编程功能是我们选择它作为编写应用程序的原因。诚然,或是解线性规划问题的专业软件,但它们缺乏方便的编程功能和矩阵输入功能,在解一系列线性规划时,它们不如方便。此外,它们的普及程度远不如因此,我们认为是编写应用程序的最佳软件之一。所解的线性规划的标准形式是板小化问题:其中,是变量,是目标函数的系数向量,是不等式约枣的系数矩阵,是等式约束的系数矩阵,和分别是变量的下界和上界解线性规划()的语句为如果要解极大化问题,只须解极小化问题卜面,我们给出模型和(的程序。程序模型的程序)用户输入多指标输入矩阵用户输入多指标输出矩阵解线性规划,得的最佳权向量求出的相对效率值输出最佳权向量输出相对效率值输出投入权向量输出产出权向量程序模型(的程序)用户输入多指标输入矩阵用户输入多指标输出矩阵定义非阿基米德无穷小解线性规划,得的最佳权向量输出最佳权向量输出输出输出输出以上两个程序十分便于使用。用户只须输入多指标输入矩阵和输出矩阵,目可得到所需的结果。程序的应用设有某大学的同类型的五个系在一学年内的投入和产出的数据如下投教职工(人)教职工工资(万元)入运转经费(万元)毕业的本科生:(人)毕业的研究生(人)出发表的论文(篇)完成的科研项目(项)其中,运转经费指一学年內维持该系正常运转的各和费用,如行政小公费、图书资料费、差旅费等等。由程序,得到各系的相对效率值:以及各项投入和产出的权向量中定义,和至少是弱有效的和是非弱有效的。为了确认和的有效性并分析和非有效的原因,须利用模型(。由程序,得本问题的解:由以上解可看出:和的解中且松弛变量故由定理知,这几个系是相对有效的。和的非有效性也可以在以上解中看得一清二楚。以为例,根据有效性的经济意义,在不减少各项输出的前提下,构造一个新的投入的投入按比例减少到原投入的)倍,)并且(由非零的松弛变量可知)还可以进一步减少教职工工资万元、减少运转费用万元、多培养本科生人多完成项科研项目。对的非有效性可作类似的经济解释。结束语本文利用数学软件编写了便于使用的的计算程序,使计算量大和计算复杂的问题得到较好的解决。本文只对的模型进行了讨论。对于的另一个重要模型一模型,只须在模型(。中增加约東条件∑A,程序作相应的修攻即可。本文的程序为的理论研究和实际应用提供了方便、快捷的计算工具。参考文献:魏权龄评价相对有效性的方法北京:中国人民大学出版社盛旧瀚等里论、方法与应用北京:科学出版社,许波,刘征工程数学应用北京:清华大学出版社,

【实例简介】《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

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用于室内定位的TDOA算法matlab仿真代码：含chan氏，taylor算法，卡尔曼滤波算法，及改进的基于卡尔曼的奇异值抛弃和整体偏移法,考虑NLOS因素

分类学习工具箱，里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器，使用非常方便。

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