图像复原技术

tiff格式的lena原图，该图像包含了各种细节、平滑区域、阴影和纹理，这些对测试各种图像处理算法很有用。(Lena artwork in TIFF format,The image contains a variety of detail, smooth areas, shadows, and textures, which are useful for testing various image processing algorithms.)

finding aprox. function by the method of least squares for y = a + blnx

Packet-dropfunction functionfunction function

1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出LMS法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变化曲线。 6）用MATLAB计算并在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出LMS法时100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； 7）对以上实验结果给出一些你认为有价值的讨论。 （在实验中n=1,,…..N,N的取值根据实验情况确定，一般选取足够大以使算法达到基本收敛，本题作业以电子文档PDF格式提供） (1) With MATLAB to draw the contours of the error performance surface and error performance surface 2) Write down the steepest descent method, the LMS algorithm formula () 3) using MATLAB variance 0.05, mean 0 white noise S (n), and draw one to achieve the waveform diagram 4) According to the formula 2), and using 3) S (n) produced in 1), the error performance of the contours of the surfaces superimposed on draw using the steepest descent method, the LMS method is H (n) in the iterative process in the trajectory curve. 5) curve to calculate and draw the LMS method using MATLAB with time n (time corresponding to the S (n) of a first implementation) and e (n) waveform reflect a certain time to achieve results not from a statistical point of experiment the correctness of the results obtained with the experimental results of the statistical properties of the available sufficient times the average of the experimental results as a result of the experiment. Calculate and draw the LMS m)

（1） 本系统用到四种神经网络对漏电嫌疑系数进行预测，分别是BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络、Elman神经网络，通过对神经网络结构参数的设置和调试，可以得到很好的预测效果，实际值和预测值之间的误差能达到5 以内。 （2） 本系统使用matlab做GUI界面，在界面上就可以分别对这四种神经网络的结构参数进行设置，从而可以调整神经网络的结构，达到较好的预测精度。 ((1) The system used four neural network to predict the suspected leakage coefficient, respectively, the BP neural network, RBF neural network, GRNN neural network, Elman neural network, the neural network structure parameter setting and commissioning, can get very good prediction, between the actual and predicted values ​ ​ of error of less than 5 . (2) the use matlab to do the GUI interface, the interface can each of these four neural network structure parameters set, the structure of the neural network, which can be adjusted to achieve better prediction accuracy.)

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复杂网络社团划分实现代码，包含数据集

包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,给出接收信号眼图及系统仿真误码率，Pisarenko谐波分解算法,包括调制，解调，信噪比计算，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

bpsk~32QAM调制通用程序例子~简单易懂(bpsk ~ 32QAM modulation general program examples ~)

对工业指针式仪表的倾斜图像进行自动矫正以及读数识别(Automatic correction of slant images and readout recognition)