多用户mimo

这是代码来实现多径 dsr.this 使用 DSR protocol.there 是使用 multipath.we 使用 3 多径基于的纸张的路由协议实现的方法。

2003ACM国际大学生程序设计大赛亚洲预赛广州赛区竞赛题目problem.-2003ACM International Collegiate Programming Contest in Guangzhou Asian preliminaries proble Division One title race m.

本人写的leetcode的Java版本答案，可过online judge。Github地址：https://github.com/SiyuanXing/leetcode.git

利用C++完成计算方法的分段线性，二次插值和全区间拉格朗日插值的计算！-C completed the calculation method piecewise linear, quadratic interpolation, and the region between the Lagrange interpolation calculation!

sift算法的C++实现。需要配置opencv库。配置完后就能直接运行了。里面包含了特征点检测，特征点滤除，图像拼接融合。opencv版本需要2.3.0以上。程序调成已经成功。

应用背景图像边缘是很重要的视觉信息,边缘检测在图像处理和机器视觉中占据着重要位置。通过边缘检测勾画出目标物体的轮廓,达到目标识别的目的。传统的边缘检测方法是基于空间运算的,借助空域微分算子利用卷积来实现,主要起到高通滤波的作用,如Sobel边缘算子、Roberts边缘算子、Krisch边缘算子、高斯2拉普拉斯边缘算子等关键技术 信息激素(Pheromone)作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。该算法具有强鲁棒性、正反馈性和分布式处理等特点,已被成功用于解决许多诸如TSP问题、图着色问题等复杂问题。但用于图像处理领域,国内外的研究还比较少,韩彦芳等人利用蚁群算法提出了基于模糊聚类的图像分割方法,本文则利用蚁群算法提出了一种新的图像边缘检测方法。将一群蚂蚁随机放置到图像中,根据蚁群算法的路径选择机制,使蚂蚁以较大的概率选择图像边缘点作为下一步移动目标位置,经过多次循环迭代最终使大多数蚂蚁聚集到图像边缘上,从而提取出图像的边缘。

一个具有良好操作界面的离散数据拟合软件源码-A good user interface discrete data fitting software source

分类是遥感影像应用的一个重要方面，分类的影像便于对真实地物的识别，便于其他研究，在某些领域都要用到分类后的影像，同事也对影像分类的精度做了新的要求。由于传统的影像分类方法精度比较低，已经不能满足研究与应用的需要，所以要求我们寻找与探索新的分类方法，从而满足分类的精度。而基于

图像拼接源代码，VC++，图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用。对多幅图像进行特定模式投影后，用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量，然后寻找最佳缝合线，实现图像拼接，最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影。

SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量,匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征，以及基于该特征的描述符.