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快速FFT算法的程序-FFT procedure

一个对点列进行线性拟合的例子-Points out a linear fitting example

资源描述CS7495 Final Project  Sooraj Bhat Object Removal by Exemplar-based Inpainting USING THE CODE Everything was done in Matlab and MEX (i.e. a C function callable from Matlab).  First, the C code needs to be compiled.  At the Matlab prompt, type:    mex bestexemplarhelper.c You should then be able to run the following (which takes ~2mins on my 2GHz Pentium 4 laptop with 256MB of RAM):    [i1,i2,i3,c,d,mov] = inpaint("bungee0.png","bungee1.png",[0 255 0]); A smaller run (~25 seconds) would be:    [i1,i2,i3,c,d,mov] = inpaint("bw0.png","bw2.png",[0 255 0]); To visualize:    plotall;    close; movie(mov); SAMPLE IMAGES & RESULTS *0.png      The original images ("bw" and "bungee") *{1,2}.png    The different fill region masks. *P2.png     &nbs

吸尘机器人全覆盖算法仿真源码,希望对大家有用-Robot vacuum cleaners cover the whole source simulation algorithm, in the hope that useful to everybody

基于GPU进行快速科学计算，速度远比CPU快得多。这是在GPU上实现FFT运算的程序代码-GPU-based fast scientific computing, speed is much faster than the CPU. This is achieved in the GPU computing FFT code

遗传算法优化BP神经的简化程序，本资源包主要用于优化神经网络。程序分为几个子程序，在运行时记得保存好，主程序主意看好注释，可以很简单得算出神经网络的最优参数，得到一个比较理想的神经网络

多线程并行的快速排序的实现，使用多线程实现递归排序，使用标准模板库STL实现最后的排序

应用背景在各种计算机视觉系统中，边缘检测，特别是步进边缘检测已经得到了广泛的应用，它是从不同的视觉对象中提取有用结构信息的重要技术，大大减少了数据的处理量。精明的发现，对于不同的视觉系统的图像边缘检测中的应用的要求也相对同。因此，开发的边缘检测解决方案，以解决这些要求，可以实现在很宽的范围内的情况。边缘检测的一般标准包括：1 -检测的边缘与低的错误率，这意味着，该检测应准确捕捉尽可能多的图像中所示的边缘。2 -边缘检测的边缘点，应准确定位中心的边缘。3 -一个给定的图像中的边缘应该只有一次，并在可能的情况下，图像噪声不应该创建假边缘。关键技术Canny边缘检测算法的过程可以分解为5个不同的步骤：1 -应用高斯滤波器平滑图像，以消除噪声2 -找到图像的强度梯度3 -应用非最大抑制消除杂散响应边缘检测4 -应用双阈值，以确定潜在的边缘5 -轨道边缘的滞后：通过抑制所有其他边缘弱，没有连接到强大的边缘检测的边缘。

温度控制PID调节，大家可以参考参考，用的是增量式PID调节方法，温控精度可以达到0.1摄氏度，具体我也不多说，Ki=KpT/Ti=0.8，微分系数Kd=KpTd/T=0.8,Td=0.0002,根据实验调得的结果确定这些参数

地图分幅编号，图解法和解析法地形图分幅和编号的计算。菜单实现：输入经纬度，输出新、旧编号，比例尺从1：100万至1： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报