Advertisement

PSF MATLAB code for kernel estimation from salient structure to achieve robustness.

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该matlab程序基于psf算法设计

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Relative Total Variation for Structure Extraction from Texture
    优质
    本文提出了一种新的结构提取方法——相对总变异法，能够有效从纹理中分离出结构信息，在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用价值。 本段落介绍了通过相对总变差从纹理中提取结构的方法，并提供了相应的论文、代码、测试图像以及PPT材料。
  • Revisiting Structure-from-Motion.pdf
    优质
    本文重新审视并改进了基于运动恢复结构（SfM）的技术，通过优化算法和数据处理方式，提升了三维重建的准确性和效率。 SFM论文——Structure-from-Motion Revisited发表于2016年，对于对三维重建感兴趣的同学来说，这篇论文是必读的。
  • Kubeflow for Machine Learning: From Laboratory to Production
    优质
    《Kubeflow for Machine Learning: From Laboratory to Production》一书详细介绍了如何利用Kubernetes平台上的Kubeflow框架进行机器学习模型的研发和部署，从实验阶段到生产环境的全流程。 《kubeflow机器学习实战》英文原版介绍如何利用Kubeflow进行深度学习和机器学习的训练，并教授读者如何使用Kubeflow管理训练集群及任务，适合英语水平较好的开发者阅读。
  • Reinforcement Learning for Valve Control: Applying DDPG to Achieve Optimal Performance in Nonlinear Valves
    优质
    本研究应用深度确定性策略梯度（DDPG）算法于非线性阀门控制系统中，通过强化学习实现最优性能调节。 阀门控制的强化学习版本2.1于2021年3月10日进行了改进，优化了文档以帮助新开发人员将代码适应自己的工厂系统。该项目使用DDPG（深度确定性策略梯度）算法来实现非线性阀的最佳控制，并采用了MATLAB R2019a和Simulink进行建模与仿真。 本段落详细介绍了如何利用MATLAB的强化学习工具箱，为诸如阀门等非线性设备设计出“最佳”控制器。文中提到，“分级学习”是一种简化的教学方法，能够帮助更高效地训练代理（智能体）。文章还整理了研究过程中获得的学习成果，并将其与先前发表的相关文献进行了对比，旨在解决在利用DDPG和强化学习进行最优控制时所面临的挑战。 尽管代码示例中使用阀门作为“工厂”的模型对象，但文中介绍的方法及实现的代码同样适用于其他工业环境。值得注意的是，“分级学习”是课程教学中最基础的形式之一，并且特别注重实践应用。文档主要由三个部分组成：如何直接运行MATLAB代码和Simulink模型、相关理论背景以及实际操作指南。
  • migration-guide-from-gcc-to-tasking-for-infineon-aurix.pdf
    优质
    本手册提供从GCC到Tasking工具链的迁移指南，适用于英飞凌AURIX系列微控制器用户，帮助开发者顺利完成编译环境转换。 本段落介绍将项目从GCC移植到Tasking编译器时需要注意的事项，文件来自Tasking官方，内容详尽。
  • Code Obfuscation for C++ Project: A Python-Based Approach to Source Code Obfuscation for C++ Projects
    优质
    本项目提出了一种基于Python的方法，用于C++项目的代码混淆。通过转换源代码以增加逆向工程难度，同时保持程序功能不变，提升软件安全性和版权保护。 C++项目的代码混淆基于Python实现的工具针对C/C++继承工程提供版权保护功能。 0x00 功能介绍：处理C/C++工程下的源码，主要进行变量和函数替换。 0x01 工作原理：利用Clang解析抽象语法树，提取变量和函数名，并生成对应的密文（随机字符串或相近的字符串），然后将这些替换后的名称应用于原始代码中。 0x02 使用方法： - 首先手动删除所有文件中的系统头文件，例如`#include `、`#include`等。 - 在myglobal.py中指定工程根目录。 - 运行 `python main.py` - 最后需要手动在删除的部分原始文件中添加回所需的头文件。 0x03 工作流程：遍历目录下所有临时C类型的文件（如.h, .hpp, .c, .cpp, .cc）；对于每个文件，使用Clang进行解析以获取其中的所有函数和变量名称，并从列表中删除重复项以及白名单中的内容。记录转换前后的对应关系，在此过程中完成代码的重写工作。
  • LDPC for Flash - MATLAB Code: LDPC-for-flash-MATLAB-Code...
    优质
    本资源提供用于Flash存储器纠错的低密度奇偶校验（LDPC）码MATLAB代码。适用于研究与开发，帮助提升数据可靠性和读写性能。 【标题】LDPC编码在闪存应用中的MATLAB实现 【内容详解】 LDPC（低密度奇偶校验）编码是一种高效的前向错误纠正技术，在数据存储、无线通信等领域有着广泛应用，尤其是在闪存系统中更为突出。本项目提供了一套MATLAB代码，用于实现LDPC的编解码算法，特别适用于闪存应用环境。通过运行`ldpc_demo.m`文件，用户可以直观地了解和学习LDPC编码的工作原理及其实际操作方法。 1. **LDPC编码基础** - **编码原理**： LDPC码基于稀疏矩阵构造线性分组码，其核心在于设计一个低密度的校验矩阵，并通过简单的异或运算连接信息位与校验位。 - **编码过程**： 信息位经过校验矩阵进行线性变换生成对应的校验位，二者组合形成完整的编码字。由于校验矩阵具有稀疏特性，因此整个编码过程较为高效。 2. **MATLAB实现** - **设计校验矩阵**： 在MATLAB中通常采用Gallager算法或基于Tanner图的随机方法来构造所需的校验矩阵。 - **编码函数**： 编写用于信息位到完整码字转换的功能代码，包括执行矩阵乘法和异或操作等步骤。 - **优化效率**： 为了确保在计算资源有限的情况下仍能顺利运行，MATLAB代码需进行相应地优化处理，比如采用向量化运算来提高性能。 3. **闪存应用** - **错误模型**： 由于闪存存储器的特性，在数据读写过程中容易发生位翻转等随机错误。LDPC编码能够有效应对这些情况。 - **纠错能力**： 根据闪存特有的错误率特征，通过调整校验矩阵的设计可以定制不同等级的纠错性能。 4. **`ldpc_demo.m`** - **演示流程**： 此脚本通常会展示如何初始化参数、生成编码字以及模拟数据传输中的错误，并使用解码算法恢复原始信息。 - **常用解码方法**： 常见的解码技术包括消息传递算法（MPA），如比特翻转和信念传播等，MATLAB实现可能涉及迭代过程。 5. **系统开源** - **代码可扩展性**： 开源特性允许用户根据需求修改或增强现有功能。 - **社区支持**： 活跃的开发者社群为用户提供获取帮助、分享经验以及共同推进项目发展的平台。 6. **学习与实践** - **理论理解**： 通过此项目，学习者可以深入掌握LDPC编码的理论基础及应用背景。 - **动手操作**： 运行和调试代码的过程有助于增强编程技能，并深入了解LDPC编码的具体实现细节。 综上所述，本项目的MATLAB代码为研究与实践LDPC编码提供了一个实用平台。它涵盖了从基本概念到实际应用的所有内容，特别适合通信、纠错码理论以及计算机科学领域的学者及工程师使用。通过探索这套开源资源，不仅可以加深对LDPC编码的理解，还能为其个人项目开发奠定坚实基础。
  • Calorie-Estimation-from-Food-Images-Using-Image-Processing
    优质
    本研究利用图像处理技术从食物图片中估算卡路里含量，旨在为健康管理提供便捷的方法。 问题可以简单地陈述为：给定一组带有食物名称的校准对象拇指的食物图像以及来自同一组食物的一组未标记的食物图像，识别食物并估计其重量及卡路里摄入量。 目标是使用卷积神经网络（CNN）检测食物类型，并据此估算出该类食品的大致分量及其热量值。 在该项目中，我采用了两个数据集进行实验和模型训练。其中特别提到了ECUST食品数据集（ECUSTFD），在这个项目中涉及了七种不同种类的食物：苹果、香蕉、胡萝卜、黄瓜（Cucumber）、洋葱、橙子以及番茄。每一种食物的详细信息如下： - 苹果，属于水果类，密度为0.609，卡路里含量52； - 香蕉同样归于水果类别，其密度是0.94，含有89卡路里的热量； - 胡萝卜作为蔬菜的一员，它的密度值为0.641，并且每单位重量拥有41千卡的热量； - 黄瓜（Cucumber），也是一类蔬菜，具有与胡萝卜相同的密度值即0.641，但其能量含量较低仅为16千卡/单位； - 洋葱，属于蔬菜种类之一，它的密度是0.513，并且每单位重量含有大约40千卡的能量； - 橙子同样为水果类成员，拥有更低的密度值即0.482，但能量含量达到47千卡/单位； - 番茄作为最后一项被纳入研究的食物种类之一，在其类别中占据了重要位置。它的密度与橙子相近（约为0.481），然而每单位重量的能量却仅有可怜的18千卡。 每个食物样本在数据集中都有相应的图像用于识别和分析，这些图像是该项目成功的关键部分。
  • Understanding LTE Using MATLAB: From Mathematical Modeling to Simulation...
    优质
    本书《理解LTE使用MATLAB》从数学建模到仿真验证，详细介绍了第四代移动通信标准LTE的技术原理与实践应用。 《全面详解LTE MATLAB建模、仿真与实现》的英文原版分为三个部分深入探讨了LTE标准的物理层（PHY）：首先介绍了关键核心技术的理论；其次简明扼要地讨论了LTE标准规范；最后提供了用于仿真所需MATLAB算法的内容。通过一系列程序，展示了每一个LTE的核心技术，并逐步综合这些核心要素建立完整的LTE物理层系统模型并评估其性能。这一循序渐进的过程使读者能够在仿真的过程中深入理解LTE的技术理念和标准规定。
  • Robust Motion Deblurring via Two-Phase Kernel Estimation
    优质
    本文提出了一种基于两阶段核估计的鲁棒运动去模糊方法，有效改善了图像因物体或相机运动引起的模糊问题。 我们讨论了几种新的运动去模糊问题，这些问题对于核估计和非盲解卷积具有重要意义。我们发现强边缘并不总是有利于核估计，在某些情况下反而会降低其效果。这一发现促使了衡量图像边缘在运动去模糊中实用性的新指标的提出，并且引入了一种梯度选择过程来减轻可能产生的不利影响。