改进的LBP算法

信号处理中matlab实现数字下变频,信号中心频率为30M,采样率为40M，经采样将其中频信号变为视频信号

%卡尔曼滤波原理 % x = Ax + Bu + w  meaning the state vector x evolves during one time %                  step by premultiplying by the "state transition %                  matrix" A. There is optionally (if nonzero) an input %                  vector u which affects the state linearly, and this %                  linear effect on the state is represented by %                  premultiplying by the "input matrix" B. There is also %                  gaussian process noise w. % z = Hx + v       meaning the observation vector z is a linear function %                  of

蚁群算法： %%  主要符号说明 %%  C n个城市的坐标，n×2的矩阵 %%  NC_max 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数 %%  m 蚂蚁个数 %%  Alpha 表征信息素重要程度的参数 %%  Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %%  Rho 信息素蒸发系数 %%  Q  表示蚁群算法MATLAB程序信息素增加强度系数 %%  R_best 各代最佳路线 %%  L_best 各代最佳路线的长度 %%=========================================

关于多假设跟踪算发（MHT）在matlab平台上的实现代码，是一种比较简单的MHT算法，关键位置有中文注释，基本每一段都有英文注释，适合新人阅读

语音信号的数字化：放大及增益控制、反混叠滤波、采样，A/D变换及编码语音信号的用带通滤波器防干扰

该文件为基于MATLAB的三电平空间矢量仿真，是基于MATLAB中simulink的仿真，

包括校验矩阵的生成、编码器、bpsk调制解调、利用BP算法进行LDPC的译码

物体围绕一圆周运动，角加速度是白噪声，观测噪声是高斯白噪声。使用卡尔曼滤波器实现物体的跟踪-Follow the trace

基于混合粒子群和遗传算法，对作业调度问题进行求解

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。 霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题，上一节中已经介绍了车道的直线特征，本节中介绍hough变换检测直线的原理和检测结果。 我们知道，一条直线在直角坐标系下可以用y=kx+b表示, 霍夫变换的主要思想是将该方程的参数和变量交换，即用x,y作为已知量k,b作为变量坐标，所以直角坐标系下的直线y=kx+b在参数空间表示为点(k,b)，而一个点(x1,y1)在直角坐标系下表示为一条直线y1=x1·k+b，其中(k,b)是该直线上的任意点。为了计算方便，我们将参数空间的坐标表示为极坐标下的γ和θ。因为同一条直线上的点对应的(γ,θ)是相同的，因此可以先将图片进行边缘检测，然后对图像上