沒有采用短暫分離的方法的GP方法求關聯維 G-P算法計算關聯維的 Matlab 程序(mex版) 文件說明： 1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 產生Lorenz離散數據 3、normalize_1.m - 數據歸一化 4、correlation_interal.c - 計算關聯積分的源代碼文件 5. correlation_interal.dll-計算關聯積分的mex文件 沒有采用短暫分離的方法，該軟件的C語言源文件使用的是路振波提供的 關聯積分算法，在此說明和表示感謝！ mex文件為matlab7.0版本，使用VC6.0的c語言編譯器編譯。
標簽： GP_Algorithm_main LorenzDa Matlab G-P
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：Thuan
G.729 video compresion program example file includes : G729codec.c va_g729.h va_g729.lib
標簽： 729 va_g compresion includes
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：stampede
已經驗證過的ITU G.729B源碼 1.使用定點運算, 純c實現 2.已經附帶了VC6的項目文件(原始的ITU源碼只有makefile,沒有VC項目文件), 方便初學者入門使用 3.用于測試G.729編碼和解碼 4.主要應用于VoIP項目
上傳時間： 2015-08-25
上傳用戶：shanml
矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點的灰度值，即亮度值。 由于g (i, j)代表該點圖像的光強度（亮度），而光是能量的一種形式，故g (i, j)必須大于零，且為有限值，即： 0＜=g (i, j)＜2n。 用g (i, j)的數值來表示(i, j)位置點上灰度級值的大小，即只反映了黑白灰度的關系。 數字化采樣一般是按正方形點陣取樣的，
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：lunshaomo
ITU-T G.729 ANSI-C Source Code
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：小草123
ITU-T標準G.729源代碼 、這么多還不行阿？
上傳時間： 2015-09-04
上傳用戶：lyy1234
Implemented BFS, DFS and A* To compile this project, use the following command: g++ -o search main.cpp Then you can run it: ./search The input is loaded from a input file in.txt Here is the format of the input file: The first line of the input file shoud contain two chars indicate the source and destination city for breadth first and depth first algorithm. The second line of input file shoud be an integer m indicate the number of connections for the map. Following m lines describe the map, each line represents to one connection in this form: dist city1 city2, which means there is a connection between city1 and city2 with the distance dist. The following input are for A* The following line contains two chars indicate the source and destination city for A* algorithm. Then there is an integer h indicate the number of heuristic. The following h lines is in the form: city dist which means the straight-line distance from the city to B is dist.
標簽： Implemented following compile command
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：lhc9102
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
上傳用戶：songrui
SimMetrics is a Similarity Metric Library, e.g. from edit distance s (Levenshtein, Gotoh, Jaro etc) to other metrics, (e.g Soundex, Chapman). Work provided by UK Sheffield University funded by (AKT) an IRC sponsored by EPSRC, grant number GR/N15764/01.
標簽： e.g. Levenshtein SimMetrics Similarity
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：cc1
很多分硬盤分區不能為整數G 這個軟件可以幫你詳細計算
上傳時間： 2015-09-08
上傳用戶：jqy_china
