三种图像增强算法的matlab源代码

axure后台管理系统原型rp，https://blog.csdn.net/ymmygtl/article/details/81358339

本片是基于Matlab的Levenberg-Marquardt算法参考代码，通过代码，可以加快我们对LM算法求取目标参数的方法掌握，加深对非线性最小二乘法的理解

IEC 60870-5 101，104规约，远动传输标准。中英文都有，可对照着看。

粒子群模拟退火算饭，兼具二者特点，效率好，能实现，很实用

卷积神经网络的C++实现，附实现用的文档资源链接。架构好，有注释，minitest手写数据集上的识别率0.98可供参考

自抗扰控制器的simulink仿真参考韩京清的"自抗扰控制技术"

随着社会经济的发展和信息技术的高度发达，越来越多的企业和个人的购物方式和以前有了实质的改变，网上商店逐渐增多，交易的方式也从以前的网上发布，然后网下交易购买，发展到了直接通过网络进行在线支付，随着物流的发展，交易的物品也从以前的大件物品，发展到现在几乎所有商品都能在网上购买。因此，为了更方便顾客购物，就需要有一个功能比较完善的网上商城系统来实现这个平台。网上商城系统是解决实体商城各种问题的一种方法。因此该课题具有一定的意义和研究价值。

介绍如何使用MATLAB构建阵列信号处理系统模型，包括相干信号模型，幅度和相位误差模型，针对不同模型，实现协方差矩阵产生方法，波迭方向估计的子空间方法， 自适应波束合成器的权值求解算法和方向图、阵列增益等系统参数的仿真．

集成Zxing实现二维码的扫描与生成

基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文机电技术2011年12月(k)(×()4eXp|-0.5(0(4)-2×3.1415926)×U第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,选代调整模人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFE( Japanese Female Facial Expre-类层次下代表7种人睑表情的IMM模型sion)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库a1=(A,B,)(=1,2,…,7)10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、髙兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型每人每种表情2~4幅,每和表情共有27幅本文实验与 Mihcac等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型A1=(A,B,z)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=,2,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward-Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|A1),i∈(1.2,…,)在P(OA)(=1,2,…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最人,即情识别率见表1P(Ol, )=max p(ola)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/愤怒厌恶恐惧5591高兴中性悲伤0201100095.00020惊讶05693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合IMM模型建立7个对从实验数据斥中发现,悴中杲些人的种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以并且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验致算法在识别时出现错误。中发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情4结论变化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸衣情的整体识别卒普遍不(下转第35页)21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct第6期林彩邴等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程硏究35[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65B3 LAKES RS. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-1104 Stanway R, Sproston, J L, Stevens N (i. Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper.J. Electrostatics,1987,20[S]周强,瞿伟廉.磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证[.地震工程与工程振动,2002,22(40.[6] Gamoto DR, Filisko F E. Dynamic mechanical studies of electrorheological materials moderate frequencies. J. Rheology,991,35(3).[刀]汪建晓,孟光.磁流变阻尼器用于振动搾制的理论及实验研究J.振动与冲击,2001,20(2)[8 Wen Y K. Method of random vibration of hysteretic systems[J. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE102(EM2),19769SpencerJr. BF, Dyke SJ, Sain M K, Carlson, J.D. Phenomenological model of a magnetorheological damper. JEngrg. MechASCE.1997,123[10]薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解[M清华大学出版社,2010[l]l云,谭半.磁流变阻尼控制理论与技术[M科学出版社2007[1】]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方汏系统仿真学报,2004,6(4:810-81上h与比比比比匙比比知5印(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian-jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeaturesLA] In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C), HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2] Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third International Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研咒[M成都:西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen JC, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[J].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报(自然科学版),2007,37(6):6770[6]Duda RO, Hart PE, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 20017]李云霞,李治柱,吴亚栋基于HMM的关键词识别系统计算机工程,2004,30(7):130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它杈利的内容并且文责自负:投寄给本刊的槁件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及屮国核心期刊(遴选)数据库、屮国学术期刊综合评价数据库、屮文科技期刊数据库、屮国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来时向本刊申明,未作申明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑韶21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct