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SIFT特征 (Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换) 是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。

个人原创的数据回归性分析的fortran，编程无误使用方便，可以根据自己实际情况进行适当修改

fortran程序-fortran procedures

用c编的进程调度算法-C prepared by the process of scheduling algorithm

资源描述地震勘探中，频率-波数域PSPI波动方程正演模拟C语言程序，适合与初学正演的人，其在相移法的基础上利用插值提高了算法精度，同时相比时域有限差分运算更快，但仍然不能适应横向速度变化过大的速度模型。

利用VB开发的典型pid控制程序，用于一阶加热炉恒温控制。-Using VB to develop a typical pid control procedures, for the first-order control of furnace temperature.

给出了遗传算法的一个完整matlab代码，基于此代码完整解决了两个算例，使人能够对遗传算法有一个从感性到理性再到感性理性结合的认知水平。算例的本质是求函数最大最小值，藕节这个基本问题，其他问题基本可以通过数学建模转化为此基本问题。

这段代码描述了遗传算法的一部分过程，可能有用

subpixel motion architecture

Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。[1]什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。