资源下载 > 一般算法

旋转矢量法 仿真

粗糙集 属性约简

克隆选择算法 最优化

压缩感知 理论

matlab代码 记忆 实现

Radon算法是一种流行的图像处理算法 用于提取图像中的关键特征。它主要用于边缘检测和图像分析。 实现Radon算法的基本步骤如下： 1. 将输入图像转换为灰度图像。 2. 对灰度图像进行滤波 以增强边缘。 3. 使用正交链码算法（Chain Code）提取图像的边缘 得到边缘点的坐标。 4. 将边缘点投影到Radon空间中 通过计算位于不同角度的投影线上的边缘点数量 得到Radon变换。 5. 分析Radon变换 提取图像中的关键特征 如角度、长度等。 6. 根据提取的关键特征 对图像进行进一步分析和

高斯混合模型似然估计 期望最大化算法 期望最大化 EM 算法 最大似然估计 高斯混合模型

压缩感知 图像重建程序

Levenberg Marquardt Fletcher LMF算法

卡尔曼 视频序列 图像 跟踪

RSSI TOA 定位算法

matlab代码 均匀 线阵

主成分分析

微分 多目标优化问题

龙格库塔法 求微分方程 算法

以下是使用Wolfe线性搜索方法求解无约束优化问题的示例代码： ```python import numpy as np def function(x): # 定义目标函数 return x**2 _ 4*x + 6 def gradient(x): # 定义目标函数的梯度 return 2*x _ 4 def wolfes_line_search(x direction): c1 = 0.5 # Wolfe搜索的常数 c2 = 0.8 # W

TDOA无源时差定位 Fang算法

半导体光放大器 ASE噪声 特性分析

多元线性回归

矩阵特征值计算 关键词：矩阵特征值 计算