gabor提取图像特征原理及其matlab实现

OA流程图绘制；通过GDI绘制，实现了流程图冲毁、节点定义和属性自定义OA表单绘制的DEMO

PCA·1——主成分分析 . 主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA )是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题

【实例简介】文字版PDF， 非转换PDF。数字图像处理，冈萨雷斯，文字版，英文版，第四版，英文版电子书：Digital Image Processing 4th Edition

这是用matlab编写的结构光光条提取，并且有自己的改进策略，里面还有我对结构光条提取的详尽的分析

vc++图像处理程序设计书各章源代码，北京交大杨淑莹编写。

ABAQUS非线性有限元分析与实例》是ABAQUS软件应用的实例教材，结合有限元的基本理论和数值计算方法，通过一系列的相关例题和讨论，介绍了ABAQUS软件的主要内容。书中系统地讲解了编写输入数据文件和前处理的要领，对输出文件进行分析和后处理的方法，并系统地讲述了一些应用在土木、材料、机械和铁道工程的实例。为了帮助二次开发，详细地讲解了如何编写用忘掉材料子程序UMAT和单元子程序UEL。因此，《ABAQUS非线性有限元分析与实例》可作为工程师应用有限元软件进行力学分析和结构设计的手册，也可作为力学和工程专业研究生和本科生的有限元数值计算课的参考教材。《ABAQUS非线性有限元分析与实例》适合

WiFi相关的学习资料，有WiFi基础知识、天线基本原理、Wifi模块全总结和802.11无线网络权威指南等

通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解，清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于

MATLAB中准循环LDPC码编码，避免4环，码长可变，编码速度快

单相光伏逆变器主程序，包括ePWM，PLL，中断，ADC等子程序