01 2021 档案
摘要：基础知识 让我们尝试确定几个简单函数的梯度和黑塞矩阵。（A考虑为对称矩阵） 最小二乘法 行列式的梯度 针对上图中的max： 对称矩阵的不同特征值对应的特征向量是正交的。 当A有n个线性无关的特征向量的时候，存在相似矩阵P，使得A对角化。 因为x是归一化的向量，所以针对max的时候，x应为最大特征值对
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摘要：简述 蒙特卡罗方法又称随机抽样技巧或统计试验方法。半个多世纪以来，由于科学技术的发展和电子计算机的发明 ，这种方法作为一种独立的方法被提出来，并首先在核武器的试验与研制中得到了应用。蒙特卡罗方法是一种计算方法，但与一般数值计算方法有很大区别。它是以概率统计理论为基础的一种方法。由于蒙特卡罗方法能够比
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摘要：简介 对于一个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（比如说规模n较小）则直接解决，否则将其分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题形式相同，递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。这种算法设计策略叫做分治法。 分治法的基本思想 任何一个可以用计算机求解的问题所需的
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摘要：简介 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪 50 年代初 R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著
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摘要：简介 Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 算法过程及优缺点 1，从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权
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摘要：本文接续上篇博客，展示lingo解法。https://www.cnblogs.com/a-runner/p/14305431.html 语法介绍 1．@if(logical_condition,true_result,false_result) @if函数将评价一个逻辑表达式logical_cond
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摘要：由于准备美赛，所以提前看一下相关书籍。 参考：数据建模算法与应用（第二版），https://blog.csdn.net/lbperfect123/article/details/84281300 简要 Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点
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摘要：1.二分法与逐个比较 二分查找法好比在1到100之间猜数，我们可以从1到99一个个的猜，这是最笨的方法。因为当我心里想的那个数是99的时候，需要猜99次才能得到答案，时间复杂度比较高。好比如下： 下面是对半猜数： 因此，对于包含n个元素的列表，二分查找法最多需要log2(n)步。而一个个查找的话需要
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摘要：operator是C++的关键字，它和运算符一起使用，表示一个运算符函数，理解时应将operator=整体上视为一个函数名。 这是C++扩展运算符功能的方法，虽然样子古怪，但也可以理解：一方面要使运算符的使用方法与其原来一致，另一方面扩展其功能只能通过函数的方式（c++中，“功能”都是由函数实现的)
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摘要：一、什么是vector？ 向量（Vector）是一个封装了动态大小数组的顺序容器（Sequence Container）。跟任意其它类型容器一样，它能够存放各种类型的对象。可以简单的认为，向量是一个能够存放任意类型的动态数组。 二、容器特性 1.顺序序列 顺序容器中的元素按照严格的线性顺序排序。可以
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摘要：空间域滤波基础 某些邻域处理工作是操作邻域的图像像素值以及相应的与邻域有相同维数的子图像的值。 这些子图像可以被称为滤波器、掩模、核、模板或窗口，其中前三个词是更为普遍的术语。 在滤波器子图像中的值是系数值，而不是像素值。 空间滤波就是在待处理图像中逐点地移动掩模。在每一点 (x, y) 处，滤波器
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摘要：图像退化/复原过程的模型 退化过程可以被模型化为一个退化函数和一个加性噪声项，处理一幅输入图像 f(x, y) 产生一幅退化图像 g(x, y)。给定 g(x, y) 和关于退化函数 H 的一些知识以及外加噪声项 η(x, y)，图像复原的目的是获得关于原始图像的近似估计。 噪声模型 图像复原 在退
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摘要：在数学应用上，对于运动引起的图像模糊，最简单的方法是直接做逆滤波，但是逆滤波对加性噪声特别敏感，使得恢复的图像几乎不可用。最小均方差（维纳）滤波用来去除含有噪声的模糊图像，其目标是找到未污染图像的一个估计，使它们之间的均方差最小，可以去除噪声，同时清晰化模糊图像。 定义 给定一个系统 x(t)x(t
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摘要：形态学处理 首先，我们来介绍一下形态学图像处理： 数学形态学的语言是集合论，它为大量的图像处理问题提供了一种一致的有力方法。 数学形态学中的集合表示图像中的不同对象。例如，在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述。 在二值图像中，正被讨论的集合是二维整数空间（z^2）的元素，在这个二维
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摘要：开操作 闭操作同样使轮廓线更为光滑，但与开操作相反的是，它通常连接狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。 使用结构元素 B 对集合 A 进行开操作，定义为： 闭操作 闭操作同样使轮廓线更为光滑，但与开操作相反的是，它通常连接狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的
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摘要：定义 形态学上的击中或击不中变换是形状检测的基本工具. 击中击不中变换(HMT)需要两个结构元素B1和B2,合成一个结构元素对B=(B1,B2) 一个用于探测图像内部,作为击中部分;另一个用于探测图像外部,作为击不中部分。显然,B1和B2是不应该相连接的,即B1∩B2=Φ。击中击不中变换的数学表达式
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摘要：集合 A 的边界表示为 β(A)，它可以通过先由 B 对 A 腐蚀，而后用 A 减去腐蚀得到。即： 代码 clear;clc; width=500; %图像的宽 height=500; %图像的高 expand_size=200; img=ones(width,height); expand_img
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摘要：区域填充 在图中，A 表示一个包含子集的集合，其子集的元素均是区域的 8 连通边界点。目的是从边界内的一个点开始，用 1 填充整个区域。 我们采用：所有非边界（背景）点标记为 0，则以将 1 赋给 p 点开始。 下列过程将整个区域用 1 填充： 代码 clear all; close all; cl
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摘要：连通分量的提取 实际上，在二值图像中提取连通分量是许多自动图像分析应用中的核心任务。 令 Y 表示一个包含于集合 A 中的连通分量，并假设 Y 中的一个点 p 是已知的。而后，用下列的迭代表达式生成 Y 的所有元素： 代码实例 clear all; close all; clc; img=imrea
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摘要：间断检测 对一个下图所示的 3×3 模板，这一过程包括计算模板所包围区域内灰度级与模板系数的乘积之和。就是说，在图像中任意点的模板响应由下列公式给出： 这里，zi 是与模板系数 wi 相联系的像素的灰度级。模板的响应定义是相对于它的中心位置。 点检测 基本思想：如果一个孤立的点（此点的灰度级与其背景
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摘要：高斯型的拉普拉斯算子 LOG算子：是高斯和拉普拉斯的双结合，即集平滑和边沿于一身的算子模型！注意这个模型跟前面的一个滤波器很相似，就是各向异性滤波器！只不过是各向异性滤波器是高斯一阶导函数，而LOG可以看做是二阶导函数！这两个模型来源最初都是因为求导导致模板对噪声干扰敏感性比较强！ 高斯卷积函数定义
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摘要：添加周期噪声 参考：https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/90343860 t=imread('ｌｕｎａ.jpg'); [m,n]=size(t); t_1=t; for i=1:m for j=1:n t_1(i,j)=t(i,j)+
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摘要：一．实验目的： 1.培养学生掌握、使用实用电子线路、计算机系统设计、仿真软件的能力。2.提高学生读图、分析线路和正确绘制设计线路、系统的能力。3.了解原理图设计基础、了解设计环境设置、学习 Altium Designer 软件的功能及使用方法。4.掌握绘制原理图的各种工具、利用软件绘制原理图。5.掌
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