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摘要:转自:http://blog.csdn.net/llqkk/article/details/2447029今天在编译程序时碰到该问题:whetstone.c:(.text+0x56c): undefined reference to `sin'whetstone.c:(.text+0x585): undefined reference to `cos'whetstone.c:(.text+0x5cf): undefined reference to `atan'检查头文件math.h已经包含,原来虽然程序中已经包含math.h,但在链接时要链接到数学库,加上-lm编译选 阅读全文
posted @ 2012-10-28 23:21 木lin木 阅读(7372) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://blog.csdn.net/bripengandre/article/details/2199924MSNP15(MSN8.1)协议分析第1章.MSNP15概述MSN是微软推出的一款聊天工具,它的通信协议是微软自己提出的MSNP(即MSN Protocol)。MSNP目前还不是因特网标准协议,但却发展迅速,被广泛地应用到各种聊天工具的开发中。MSNP更新很快,当前的最新版本为MSNP15(即版本15)。MSN8.1所使用的协议就是MSNP15。MSNP15支持即时消息、文件传输、语音通信、视频通信和远程协助等通信方式。其中文件传输、语音通信和视频通信等是直接的点对点通信,而 阅读全文
posted @ 2012-05-10 10:15 木lin木 阅读(1074) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%B0%E8%AE%A1%E7%90%86%E8%AE%BA估计理论维基百科,自由的百科全书估计理论是统计学和信号处理中的一个分支,主要是通过测量或经验数据来估计概率分布参数的数值。这些参数描述了实质情况或实际对象,它们能够回答估计函数提出的问题。例如,估计投票人总体中,给特定候选人投票的人的比例。这个比例是一个不可观测的参数,因为投票人总体很大;估计值建立在投票者的一个小的随机采样上。又如,雷达的目的是物体(飞机、船等)的定位。这种定位是通过分析收到的回声(回波)来实现的,定位提出的问题是“飞机在哪里?”为了回答这个 阅读全文
posted @ 2012-01-10 19:46 木lin木 阅读(599) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF在信号检测理论中,接收者操作特征(receiver operating characteristic),或者叫ROC曲线是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线.[1]ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中独立的抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC分析是直接和自然的与决策的做出有相当大的关系.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷 阅读全文
posted @ 2012-01-09 14:16 木lin木 阅读(9490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://blog.csdn.net/dznlong/article/details/2269827 ------实数形式离散傅立叶变换(Real DFT)上一节我们看到了一个实数形式离散傅立叶变换的例子,通过这个例子能够让我们先对傅立叶变换有一个较为形象的感性认识,现在就让我们来看看实数形式离散傅立叶变换的正向和逆向是怎么进行变换的。在此,我们先来看一下频率的多种表示方法。一、频域中关于频率的四种表示方法1、序号表示方法,根据时域中信号的样本数取0 ~ N/2,用这种方法在程序中使用起来可以更直接地取得每种频率的幅度值,因为频率值跟数组的序号是一一对应的: X[k],取值范围是0 阅读全文
posted @ 2012-01-03 16:57 木lin木 阅读(746) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://hi.baidu.com/microsko/blog/item/cd5a5b7ae3e46de02e73b3c4.html图像的傅立叶变换,原始图像由N行N列构成,N必须是基2的,把这个N*N个包含图像的点称为实部,另外还需要N*N个点称为虚部,因为FFT是基于复数的,如下图所示:计算图像傅立叶变换的过程很简单:首先对每一行做一维FFT,然后对每一列做一维FFT。具体来说,先对第0行的N个点做FFT(实部有值,虚部为0),将FFT输出的实部放回原来第0行的实部,FFT输出的虚部放回第0行的虚部,这样计算完全部行之后,图像的实部和虚部包含的是中间数据,然后用相同的办法进行列方 阅读全文
posted @ 2012-01-02 20:20 木lin木 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数码相机的成像原理图http://www.elecfans.com/article/88/131/190/2009/2009042754407.html数码相机的成像原理可以简单的概括为电荷耦合器件(CCD)接收光学镜头传递来的影像,经 模/数转换器(A/D)转换成数字信号后贮于存贮器中。数码相机的光学镜头与传统相机相同,将影像聚到感光器件上,即(光)电荷耦合器件(CCD) 。C CD替代了传统相机中的感光胶片的位置,其功能是将光信号转换成电信号,与电视摄像相同。CCD是半导体器件,是数码相机的核心,其内含器件的单元数量决定了数码相机的成 像质量——像素,单元越多,即像素数高,成像质量越好,通 阅读全文
posted @ 2012-01-02 16:34 木lin木 阅读(11679) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://topic.csdn.net/t/20020905/09/997609.html中国农历的算法归纳如下:1、我国的农历是一种阴阳历1912年以前用。2、我国的农历强调逐年逐月推算。通过逐月推算后才知道某年某月是大月还 是小月;通过逐年推算后,才知道某年是闰年还是平年。3、我国传统历法一直是阴阳历和二十四气并行,二十四气适用于农业生产。4、我国传统历法采用干支循环(六十甲子)为周期的纪时制度。历日的推算有两条原则:1、以月相定日序。即以日月合朔的日期和时刻来定每月的初一。例如,如果今天6时5 分是日月合朔的时刻,则今天是初一。如果第二个 日月合朔落在第30天,那么该月是小月( 阅读全文
posted @ 2011-12-29 13:47 木lin木 阅读(16480) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:转自维基百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%90%8E%E9%AA%8C%E6%A6%82%E7%8E%87在统计学中,最大后验估计(英语:Maximum a posteriori estimation或MAP estimation)是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的经典方法有密切关系,但是它使用了一个增大的优化目标,这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化(regularization)的最大似然估计。假设我们需要根据观察数据x估计没有观察到的总体参数θ,让f作 阅读全文
posted @ 2011-12-25 17:10 木lin木 阅读(1252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/一. 读写图像文件1. imreadimread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif')注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。2. imwriteimwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)3. imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:\w01.tif')二. 图 阅读全文
posted @ 2011-12-22 20:17 木lin木 阅读(39534) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要:转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html1、均值数学定义:Matlab函数:mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值。>>X=[1 2 34 5 6]>>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5]>>mean(X,2)=[25]若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X))。>>mean(mean(X))=3.5也可使用me 阅读全文
posted @ 2011-12-22 14:36 木lin木 阅读(221063) 评论(4) 推荐(4) 编辑
摘要:转自:http://www.matlabfan.com/thread-8-1-3.html当在一个坐标系上画多幅图形时,为区分各个图形,Matlab提供了图例的注释说明函数。其格式如下: legend(字符串1,字符串2,字符串3,…,参数) 参数字符串的含义如下表所示:参数字符串 含义 0 尽量不与数据冲突,自动放置在最佳位置 1 放置在图形的右上角 2 放置在图形的左上角 3 放置在图形的左下角 4 放置在图形的右下角 -1 放置在图... 阅读全文
posted @ 2011-12-22 13:24 木lin木 阅读(13078) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:http://blog.21ic.com/user1/1514/archives/2010/66819.html1学习小波变换所需的基础知识 由于小波变换的知识涵盖了调和分析,实变函数论,泛函分析及矩阵论,所以没有一定的数学基础很难学好小波变换.但是对于我们工科学生来说,重要的是能利用这门知识来分析所遇到的问题.所以个人认为并不需要去详细学习调和分析,实变函数论,泛函分析及矩阵论等数学知识.最重要是的理解小波变换的思想!从这个意义上说付立叶变换这一关必需得过!因为小波变换的基础知识在付立叶变换中均有提及,我觉得这也就是很多小波变换的书都将付立叶分析作为其重要内容的原因.所以我认为学习小波 阅读全文
posted @ 2011-12-21 18:51 木lin木 阅读(638) 评论(0) 推荐(0) 编辑