signperm

Utilisation des certaines critères comme les textures ,la couleur et la forme ,donc en peut associer un vecteurs de caractéristiques pour l’image qui se trouve dans notre base des données , Nous utilisons les maxima de courbure de passage a zéros contours de Curvature Scale Space (CSS) sur l’image comme un vecteur de caractéristiques , l’approche consiste a calculer l’image CSS de chaque frontière et ensuite trouver les maxima des contours CSS comme un discripteur de forme pour comparer des images , les propriétés de base da la representation CSS qui rendent presque unique pour la recherche de similarité sont les suivant  : - Il est robuste par rapport au bruit, l’échelle et l’orientation de l’objet - Il conserve les informations locales de la forme d’entrée. Chaque concavité ou convexité de la forme a ses propres correspondants contour sur l’image CSS, chaque point dans l’axe horizontal de l’image de CSS à son correspondant sur les limites réelles.

统计计算的一些小函数，求均值，方差，相关系数，SSE，SSR，SST等等(Statistical computing, some small function, find the mean, variance, correlation coefficient, SSE, SSR, SST, etc.)

这是一个非常重要的而又简单的程序，是书上常用和数学建模的好帮手(great partner)

分数延时的matlab代码，老外写的，很不错(Score latency matlab code written by a foreigner, it is good)

阈值变换，小波变换，从前人的基础上改进变换，使得信号噪声压制的很低。(Threshold transform, wavelet transform, improve the conversion of people on the basis of the past, so that the signal noise suppression is very low.)

Digital Image processing useful matlab toolbox :)

一个基于模拟退火的多主体模型及其应用推导了MIMO系统信道容量的表达(This paper educes the expression of the MIMO channel capacity, and analysis how MIMO system improves the channel capacity)

说明：  MATLAB实现的RS检测与LSB隐写构造分析。(MATLAB implementation of the RS detection and structural analysis of LSB Steganography.)

Signal subspace identification is a crucial first step in many hyperspectral processing algorithms such as target detection, change detection, classification, and unmixing. The identification of this subspace enables a correct dimensionality reduction, yielding gains in algorithm performance and complexity and in data storage. This paper introduces a new minimum mean square error-based approach to infer the signal subspace in hyperspectral imagery. The method, which is termed hyperspectral signal identification by minimum error, is eigen decomposition based, unsupervised, and fully automatic (i.e., it does not depend on any tuning parameters). It first estimates the signal and noise correlation matrices and then selects the subset of eigenvalues that best represents the signal subspace in the least squared error sense. State-of-the-art performance of the proposed method is illustrated by using simulated and real hyperspectral images.

无刷直流电机转速电流双闭环仿真。逆变器、电机模型都是自建的，仿真精度较高。输出相电流为标准的方形波(The model is a speed-current dual-loop based simulation of BLDC. The inverter and the motor model are all built myself with high simulation accuracy. The output phase current of the motor is a standard square wave.)