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使用graham算法求二维凸包- Uses the graham algorithm to ask the two-dimensional raised package

为改进角点检测算子的检测性能，提高基于角点的图像配准算法的配准精度，把多分辨分析的思想引入到经典 的Harris角点检测中。构造了基于小波变换的灰度强度变化公式，并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵，从而构建 了一种新的Harris多尺度角点检测算法。这样，使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点，并克服了单一尺度的 Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。然后根据角度直方图得到的旋转 角度，和提取的以角点为中心的特征子图，定义了角点点对的对齐度。最后，运用最大化对齐度准则来精确地确定角点匹 配点对。实验表明，该配准算法具有精确性、有效性和抗噪性，实现了良好的配准效果。

资源描述本文首先在查阅和参考大量国内外相关文献的基础上，介绍了无线传感器网 络节点定位技术的研究背景及意义，综述了国内外研究现状，并详细介绍了无线 传感器网络中一些典型的无需测距定位算法和系统。 传统DV-Hop 算法采用较少的锚节点参与平均跳距计算，未知节点使用此平均 跳距值误差大，为了减小DV-Hop 算法的定位误差，提高待定位节点的定位精度， 本文从以下三方面对其进行改进：针对DV-Hop 定位算法适应节点均匀分布的网络 这一特性，在算法的前期提出了节点的部署策略；针对平均每跳距离在求各种跳 数的节点之间的距离时有着不同程度的影响，在算法的中期提出了距离修正值策 略；针对用三边或多边测量法计算未知节点的坐标精度不高这一问题，在算法的 后期使用了具有交叉因子的粒子群算法这一策略 使用Omnet++和Matlab 仿真工具对提出改进算法的有效性进行验证。实验证 明，与DV-Hop 算法相比，三种改进算法的定位精度都得到了一定程度的提高，特 别是基于交叉因子粒子群定位时效果最佳，能更好地满足实际应用的需求。 关键词：无线传感器网络，节点定位技术，距离向量-跳段，平分四块部署，距离 修正，交叉粒子群优化算法

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LDL分解。作为矩阵方程数值解法最基础的矩阵分解算法，LDL算法可以高效分解对称矩阵。-LDL decomposition. Numerical Solution of matrix equation as the most basic matrix factorization algorithm, LDL decomposition algorithm can be efficient symmetric matrix.

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