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说明：  LSA的第一步是要去创建词到标题（文档）的矩阵。在这个矩阵里，每一个索引词占据了一行，每一个标题占据一列。每一个单元（cell）包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如，词”book”出现在T3中一次，出现在T4中一次，而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说，在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏（大部分的单元都是0）。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。(The Little Book of Common SenseInvesting: The Only Way to Guarantee Your Fair Share of StockMarket Returns ,)

hilbert程序实现变换 需要的朋友可以参考(hilbert transform program can refer to a friend in need)

PCA的matlab实现源码，初学者实用(Matlab realize the PCA source beginners practical)

这个Matlab程序，可以从.OBJ文件中读取三维模型，并转换成单元体表示。同时提供了一个绘图plot函数，来可视化三维物体。 (The Matlab program can be. OBJ file to read three-dimensional model, and converted into cell precursors express. At the same time provides a mapping function plot to visualization of three-dimensional objects.)

此程序为泽尼克的方法拟合离散点的数据，用于图像处理。(Zernike parameter fitting)

很全很全的基于压缩感知的图像重构算法啊，很适合用初学者的，本人就很受益( recovery algorithm)

稀疏矩阵的实例，讲述如何用稀疏矩阵进行实际的编程。本例是以超市购物为实际背景。(Examples of sparse matrix)

车道线检测，实验代码，本人已经验证过，可以直接使用，带有图片和实验结果(The lane line detection code)

基于熵率的超像素分割，图像处理，图像分割技术(superpixel segmentation based on entropy rate, image processing, image segmentation technology)

C#+EmguCV机器视觉开发平台，功能：基本的图像处理工具、随意配置执行流程、二维码识别、文字识别等等。(C+EmguCV machine vision development platform, functions: basic image processing tools, arbitrary configuration of the execution process, two-dimensional code recognition, character recognition and so on.)