最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍
標簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
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? Java函數速查 你能很快的查到你要的函數 DataBinding類 代表數據源字段和組件屬性之間一個單獨的綁定。 package com.ms.wfc.data.ui public class DataBinding implements IConstructable 說明 DataBinder控件使用該類來表示數據源中的每一個綁定。 請參閱：《Microsoft Visual J++ 6.0 程序員指南》第18章“WFC中的數據綁定”。 構造器 DataBinding.DataBinding 創建一個DataBinding對象。 語法 public DataBinding () public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName ) public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName, IDataFormat format )
標簽： DataBinding package Java data
上傳時間： 2013-12-20
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8253的初始化程序舉例: 例1：選擇2號計數器，工作在3方式，計數初值為533H（2個字節），采用二進制計數。其初始化程序段為 MOV DX，307H ；命令口 MOV AL，10110110B ；2號計數器的初始化命 令字 OUT DX，AL ；寫入命令寄存器 MOV DX，306H ；2號計數器數據口 MOV AX，533H ；計數初值 OUT DX，AL ；選送低字節到2號計數器 MOV AL，AH ；取高字節送AL OUT DX，AL ；后送高字節到2號計數器
上傳時間： 2015-06-24
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％電影動畫： ％1.首先調用moviein函數對內存初始化.創建一個足夠大的矩陣來容納一系列指定的圖形（幀） ％2.調用getframe函數生成每一幀.該函數返回一個矢量，利用這個矢量創建一個電影動畫矩陣 ％3.調用movie函數按照指定速度進行指定次數的播放 ％例子2：演示如何實現快速傅立葉變換（exp(j*2*pi/n)）的可視化過程
上傳時間： 2015-06-30
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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數值分析中的歐拉算法 本文建立在數值分析的理論基礎上，能夠在Matlab環境中運行，給出了理論分析、程序清單以及計算結果。更重要的是，還有詳細的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進行積分，然後對得到的結果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式，再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式，最後對這些不同類型多項式進行比較，找出它們各自的優劣。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：yoleeson
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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鄰接矩陣類的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h，因此從這個類開始。程序1 2 - 1給出了類的描述。程 序中，先用程序1 - 1 3中函數Make2DArray 為二組數組a 分配空間，然后對數組a 初始化，以描述 一個n 頂點、沒有邊的圖的鄰接矩陣，其復雜性為( n2 )。該代碼沒有捕獲可能由M a k e 2 D A r r a y 引發的異常。在析構函數中調用了程序1 - 1 4中的二維數組釋放函數D e l e t e 2 D
標簽： 矩陣
上傳時間： 2013-12-21
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災色統計聚類的matlab源碼，可用來進行統計分析，計算白化與灰化的情況
標簽： matlab
上傳時間： 2015-10-27
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小弟撰寫的類神經pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設定threashold時注意時值不要過大,因為這牽涉inverse matrex的計算.
標簽： eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時間： 2015-12-02
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