B.Aazhang写的一篇论文，第一次提出了神经网络如何在应用多用户检测中。
上传时间： 2015-07-17
上传用户：ljmwh2000
* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
上传用户：xauthu
高斯亚当消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用这个子过程实现高斯亚当消去法
上传时间： 2015-08-29
上传用户：541657925
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
区域增长的算法实现: 1)根据图像的不同应用选择一个或一组种 子,它或者是最亮或最暗的点,或者是位 于点簇中心的点 2...通过像素集合的区域增长 算法实现: 区域A 区域B 种子像素增长.3)增长的规则 4) 结束条件.
上传时间： 2015-09-30
上传用户：wcl168881111111
中序转后序, 适用于公式运算及相关转换 如A=B+C
上传时间： 2013-11-27
上传用户：皇族传媒
JSP中文网新闻发布系统是由jsp中文网为了方便管理自己的相关技术文章而编写的b/s模式的集新闻发布、管理与一体的新闻发布系统。
上传时间： 2014-01-22
上传用户：13215175592
用全选主元高斯消去法求解N复系数阶线性方程组AX=B
上传时间： 2015-11-25
上传用户：ggwz258
《Neural Network Design》 Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale 一书中相关matlab演示程序软件包。对于学习很有参考。
上传时间： 2016-03-19
上传用户：zhanditian
解n阶线形方程组Ax=b的列主元高斯消去法的通用程序如下(下列程序都是在 matlab平台下编写的)
上传时间： 2016-05-16
上传用户：myworkpost
