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GAUSSIAN

GAUSSIAN是一個(gè)功能強(qiáng)大的量子化學(xué)綜合軟件包。其可執(zhí)行程序可在不同型號(hào)的大型計(jì)算機(jī)，超級(jí)計(jì)算機(jī)，工作站和個(gè)人計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，并相應(yīng)有不同的版本。高斯功能：過(guò)渡態(tài)能量和結(jié)構(gòu)、鍵和反應(yīng)能量、分子軌道、原子電荷和電勢(shì)、振動(dòng)頻率、紅外和拉曼光譜、核磁性質(zhì)、極化率和超極化率、熱力學(xué)性質(zhì)、反應(yīng)路徑，計(jì)算可以對(duì)體系的基態(tài)或激發(fā)態(tài)執(zhí)行。可以預(yù)測(cè)周期體系的能量，結(jié)構(gòu)和分子軌道。因此，GAUSSIAN可以作為功能強(qiáng)大的工具，用于研究許多化學(xué)領(lǐng)域的課題，例如取代基的影響，化學(xué)反應(yīng)機(jī)理，勢(shì)能曲面和激發(fā)能等等。常常與gaussview連用。

  • Detecting Cars Using GAUSSIAN Mixture Models

    This example shows how to detect and count cars in a video sequence using foreground detector based on GAUSSIAN mixture models (GMMs)

    標(biāo)簽： Detecting GAUSSIAN Mixture Models Using Cars

    上傳時(shí)間： 2016-12-10

    上傳用戶：Fgufsett

  • GAUSSIAN Jordan

    GAUSSIAN Jordan消元法。比較簡(jiǎn)答，且完備中文注釋。

    標(biāo)簽： GAUSSIAN Jordan Matrix

    上傳時(shí)間： 2017-02-28

    上傳用戶：303062057

  • 基于FPGA的紅外目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究

    摘要:"紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)"是紅外搜索跟蹤系統(tǒng)、紅外雷達(dá)預(yù)警系統(tǒng)、紅外成像跟蹤系統(tǒng)的核心技術(shù),因此紅外小目標(biāo)的檢測(cè)是當(dāng)前一項(xiàng)重要的研究課題.目前的發(fā)展方向是研究運(yùn)算量小、性能高、利于硬件實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎(chǔ)上,著重研究了Marr視覺(jué)計(jì)算理論在紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用.從Marr算法的理論基礎(chǔ)——高斯平滑濾波器與拉普拉斯算子的相關(guān)知識(shí)以及Marr的計(jì)算視覺(jué)理論基礎(chǔ)開(kāi)始,進(jìn)行了 2G(Laplacian of GAUSSIAN,高斯—拉普拉斯)濾波器、LoG(Laplacian ofGAUSSIAN,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G濾波器在人類視覺(jué)、邊緣檢測(cè)、邊緣處理的物理意義以及神經(jīng)生理學(xué)意義方面的分析討論,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)實(shí)現(xiàn)的基于Marr計(jì)算視覺(jué)的紅外圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法.該方法可根據(jù)目標(biāo)大小自動(dòng)設(shè)計(jì)檢測(cè)模板,在濾除不相關(guān)的噪聲的同時(shí)又保留閉合的目標(biāo)邊緣,從而檢測(cè)出目標(biāo).將該方法用FPGA實(shí)現(xiàn),滿足了檢測(cè)過(guò)程中的實(shí)時(shí)性.考慮到工程中的應(yīng)用,該文對(duì)該方法在FPGA中的具體實(shí)現(xiàn)給出了設(shè)計(jì)總體思路和詳細(xì)流程.由于FPGA具有對(duì)圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理能力,而且該算法在FPGA中的具體實(shí)現(xiàn)中對(duì)資源的合理使用進(jìn)行了綜合考慮,因此該算法能夠?qū)崟r(shí)、有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè).并在此基礎(chǔ)上對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)研究前景進(jìn)行展望.

    標(biāo)簽： FPGA 紅外目標(biāo)檢測(cè) 技術(shù)研究

    上傳時(shí)間： 2013-07-04

    上傳用戶：萌萌噠小森森

  • 基于DSP的LoG邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    近年來(lái)，隨著DSP技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字視頻處理技術(shù)得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。邊緣檢測(cè)是是數(shù)字視頻處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，而且是進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和識(shí)別的基礎(chǔ)。本文首先分析了當(dāng)前發(fā)展比較成熟的幾種邊緣檢測(cè)算法，然后針對(duì)基于DSP的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)的特點(diǎn)選用Laplacian of GAUSSIAN（LoG）邊緣檢測(cè)算法，并在基于DM642的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)，給出了仿真的結(jié)果。

    標(biāo)簽： DSP LoG 邊緣檢測(cè)

    上傳時(shí)間： 2013-11-15

    上傳用戶：familiarsmile

  • 這個(gè)軟件支持Bayesian衰退和分類模形

    這個(gè)軟件支持Bayesian衰退和分類模形，它基于神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和GAUSSIAN作用。它也包括一些根本的程序?qū)崿F(xiàn)有限和無(wú)限混合的模型。

    標(biāo)簽： Bayesian 軟件 分類 模

    上傳時(shí)間： 2015-01-14

    上傳用戶：Altman

  • matlab的圖像處理。圖像編碼（HUFFMAN編碼）小波變換

    matlab的圖像處理。圖像編碼（HUFFMAN編碼）小波變換，1、 分別用sobel、Laplacian-GAUSSIAN方法對(duì)一幅灰度圖像進(jìn)行邊緣提取

    標(biāo)簽： HUFFMAN matlab 圖像處理 圖像編碼

    上傳時(shí)間： 2015-03-31

    上傳用戶：zhichenglu

  • Models UWB TX and RX using BPSK fifth derivative. MATLAB Release: R13 Description: This m file

    Models UWB TX and RX using BPSK fifth derivative. MATLAB Release: R13 Description: This m file models a UWB system using BPSK with the fifth order derivative of the GAUSSIAN pulse with correlation receiver and intgrator.

    標(biāo)簽： Description derivative Release Models

    上傳時(shí)間： 2015-05-08

    上傳用戶：zhliu007

  • This program demonstrates some function approximation capabilities of a Radial Basis Function Networ

    This program demonstrates some function approximation capabilities of a Radial Basis Function Network. The user supplies a set of training points which represent some "sample" points for some arbitrary curve. Next, the user specifies the number of equally spaced GAUSSIAN centers and the variance for the network. Using the training samples, the weights multiplying each of the GAUSSIAN basis functions arecalculated using the pseudo-inverse (yielding the minimum least-squares solution). The resulting network is then used to approximate the function between the given "sample" points.

    標(biāo)簽： approximation demonstrates capabilities Function

    上傳時(shí)間： 2014-01-01

    上傳用戶：zjf3110

  • this demo is to show you how to implement a generic SIR (a.k.a. particle, bootstrap, Monte Carlo) fi

    this demo is to show you how to implement a generic SIR (a.k.a. particle, bootstrap, Monte Carlo) filter to estimate the hidden states of a nonlinear, non-GAUSSIAN state space model.

    標(biāo)簽： a.k.a. bootstrap implement particle

    上傳時(shí)間： 2014-11-10

    上傳用戶：caozhizhi

  • The software implements particle filtering and Rao Blackwellised particle filtering for conditionall

    The software implements particle filtering and Rao Blackwellised particle filtering for conditionally GAUSSIAN Models. The RB algorithm can be interpreted as an efficient stochastic mixture of Kalman filters. The software also includes efficient state-of-the-art resampling routines. These are generic and suitable for any application.

    標(biāo)簽： filtering particle Blackwellised conditionall

    上傳時(shí)間： 2013-12-17

    上傳用戶：zsjzc

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