64点FFT变换

应用背景在世界坐标系中已知的矩形点，在摄像机图像中出现，得到了变换和逆变换。视觉工作室2010。m_homography相化学图谱学；的…m_homography。设定值（m_ptregion，350，600）；…图片上的双= 100；双五= 200，/ /或点对图像双×，，，和，/ / / /，世界坐标；m_homography。cam2world（U，V，X，Y）；…双U1，V1；m_homography。world2cam（x，y，U1，V1）；关键技术四点在世界坐标如下：（0,0），（一，0），（A，B），（0，B）四点在摄像机坐标如下：（u0，v0），（U1，V1），（U2，V2），（U3，V3）然后，得到的变换矩阵是简单的。W = HX，W =（U，V，1）T，X =（x，y，1）Tx = w-1w ； ； ； ；  H1 H2 H3； ；H =  ；H4 H5  ； ；H6 ； ； ； ；H7 H8  ； ；H9h2y + H3 = H1X + U（h7x + h8y + H9）h4x + h5y + H6 = V（h7x + h8y + H9）

1.二分查找 适用条件：查找序列已经有序 int binarysearch(int a[], int n, int x) {     int left, right, center;     left = 0;     right = n - 1;

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此代码用于使7段显示器老化；

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This function plots the contours of 3d gaussians as ellipsoids. Quite useful.

The inverse of the gradient function. I ve provided versions that work on 1-d vectors, or 2-d or 3-d arrays. In the 1-d case I offer 5 different methods, from cumtrapz, and an integrated cubic spline, plus several finite difference methods. In higher dimensions, only a finite difference/linear algebra solution is provided, but it is fully vectorized and fully sparse in its approach. In 2-d and 3-d, if the gradients are inconsistent, then a least squares solution is generated

《优化设计》这门课程中的优化方法的作业，代码思路清晰，运行后没问题。包括，powell法，共轭梯度法，牛顿法，阻尼牛顿法，单纯形法，变尺度法等等。梯度法在第二个目标函数优化时并没有达到理想的点，陷入局部最优，阻尼牛顿法在第二个目标 函数处也精度不高。 用共轭梯度法配合牛顿法一维搜索来第二个目标函数时出现了 NaN 的情况， 是因为牛顿法的代码中运行时出现了分母为0的情况， 但是我在分母加了一个很小的数0.000001之后还会出 现，而已开始用变尺度法和牛顿法优化的时候也出现的 NaN 问题就消失了