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matlab7.0

于 2008-07-22 发布 文件大小:11789KB
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  一份非常不错的MATLAB资料,值得一看(MATLAB, a very good information, worth a visit)

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • imageprocessing2
    1.灰度变换:选择一幅对比度不足的图像,对该图像进行灰度变换,增强对比度,显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图。 2.直方图均衡:选择一幅灰度直方图不均匀的图像,对该图像进行直方图均衡处理,显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图。 3.选择一幅边缘较模糊的图像,利用高通滤波器(选择或自己设计)对该图像进行边缘增强,观察增强的效果。 4.选择一幅图像,叠加零均值高斯噪声,分别利用低通滤波器、维纳滤波器和中值滤波器对该有噪图像进行滤波,显示滤波后的图 像,比较各滤波器的滤波效果。 5.选择一幅图像,叠加椒盐噪声,分别利用低通滤波器、中值滤波器对该有噪图像进行滤波,显示滤波后的图像,比较各滤波器的 滤波效果。 (err)
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  • A_TV
    自适应TV去噪模型的源代码. 直接运行demo_adap_tv.m (The code of the TV model for image denoising)
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  • fast_marching
    说明:  level set 快速行进法,快速行进法的2D算法(Fast marching level set method, fast marching method of 2D algorithm)
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  • MSRCRbyZhang
    带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)的原理、实现及应用。 (Multi-scale recovery of the retina with color enhancement algorithms (MSRCR) principle, implementation and applications.)
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    TRACKING RADARS PRESENTATION
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  • MATLAB_Programming_for_egineers(2001)
    工程人员matlab编程的教材,外文的参考文献,感兴趣的可以了解下(Engineering staff matlab programming teaching materials, foreign language references, interested to learn under the)
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  • cvlib_mex
    cvlib_mex为封装了openCV重要函数的库,matlab可以直接调用文件从而运行openCV函数。压缩包中已包含cvlib_mex.mexw64文件,可以直接使用。PS:mexw64适用于windows下的64位matlab。(cvlib_mex important function to encapsulate the openCV library, archive already contains cvlib_mex.mexw64 files can be used directly. PS: mexw64 applicable under windows 64 matlab.)
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  • codec
    DTFT的实现 适用于初学者的适用于初学者的适用于初学者的(Implementation of DTFT)
    2011-10-24 11:35:42下载
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  • PCM
    1、用Matlab绘制带通信号图形 2、用Matlab对模拟信源进行均匀量化 3、用Matlab编制一个函数实现均匀PCM量化编码,并计算量化噪声比(SQNR) 4、用Matlab对不同的量化级数计算出相应的量化噪声比(1, drawn using Matlab graphics bandpass 2, the simulation using Matlab source for uniform quantization 3, prepared using Matlab function to achieve a uniform PCM quantization coding, and calculate the quantization noise ratio (SQNR) 4, using Matlab on a different series to calculate the corresponding quantitative quantization noise ratio)
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    使用K-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析.(K-means clustering algorithm using IRIS data in the cluster analysis.)
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