RS_STTC_tailbiting

基于matlab的粒子群优化算法,可以解决多目标优化问题(PSO algorithm based on matlab,it can do the optimization problem )

对混沌神经网络进行预测，效果非常好，精度比较高(forecasting of chaos)

说明：  本程序是基于matlab的时间序列预测模型GP源程序(This procedure is based on the matlab time series prediction model GP source code)

偏微分方程的数值解法的MATLAB程序介绍了应用最为广泛的椭圆型、双曲型、抛物型偏微分方程的数值解法，而且还详细编程实现了每种方程的多种常见数值解法。 附件使用MATLAB编程来实现这些算法(introduces the most widely elliptic, hyperbolic, parabolic partial differential equations numerical solution, but also the details of each programming a variety of common numerical solution of equations. Attachments using the MATLAB program to implement these algorithms)

tarcking a ballistic target

m序列产生m序列产生m序列产生m序列产生m序列产生m序列产生(m-sequence generator m sequence generation m-sequence generator m-sequence generator m sequence generation m-sequence generator)

Embedding text into random pixels of an image

该内容是关于fdtd的源码,我用过,ok!不错!()

边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中，实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。 2 SUSAN边缘检测简介 (err)

describe a gaussian beam 2D