中值滤波算法-matlab源码

本书主要是提供非线性的优化方法，主要是研究生用于学习使用，为机器学习使用者提供资源，仅以学习交流为目的！希望能够给工科研究生提供帮助！

文档里有波束形成从入门到深入的matlab程序，还有仿真图，让您从纷乱复杂的程序中轻松明白其中的原理和计算过程。

cad弱电图例全套

STM8S003F只有一个串口，项目中需要两个串口，因此采用IO口模拟一个串口。此程序也是经理给的，经过测试可以用，不过需要耐心阅读一下程序，理解串口程序的思路，能够正确读写串口温度传感器的温度值。

基于用户和物品的推荐系统，比较值得机器学习行业分析目录x背景介绍x浅层模型时代x深度学习时代品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup背景介绍我们的业务媒体流量主站搜索页京东商品挖掘主站列表页京东移动端商品召回京东广告和商品推荐展示包段媒体业务系统排序优选广告召回ADX流量京准通广告平机器学习系统SEM流量品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup背景介绍问题x主要解决的问题+机器学习在排序算法中的应用+特点x实时,在线x广告,推荐的混合系统品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup目录x背景介绍x浅层模型时代x深度学习时代品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup浅层模型时代|机器学习系统核心问题x模型算法x日志流x训练系统x特征系统x评估系统品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup浅层模型时代模型算法x浅层模型算法大规模稀疏性特征建模,Ir+核心优化方向:特征x手工特征工程x特征组合算法:*Fm/ffm* gbdt+Ir品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup浅层模型时代模型算法x Fm/ffm通过因式分解,减少数据稀疏性,有效学习特征组合参数规模:η^2降为k*n(k

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

实际到路上拍照回来，然后裁剪出红绿灯，适合opencv + adaboost模型训练

全面讲述了扩频通信的原理及实现方法，包括pn序列生成，调制，扩频，解扩解调，pn码捕获跟踪等

这是一个小波变换的图像边缘检测，主要使用与matlab。里面包含了一份基于小波变换的多尺度边缘检测的文章，以及全套的程序。

人工蜂群算法MATLAB代码实现，内有调用说明，采用最精简的编写方式