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imfilter函数代码.zip

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简介:
该文件包含用于图像处理的imfilter函数的Matlab实现代码。通过此代码,用户能够对图像进行滤波操作,以达到降噪、边缘检测等目的。 需要将MATLAB中的imfilter函数转换为C/C++代码,并确保结果数据完全一致。

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  • imfilter.zip
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    该文件包含用于图像处理的imfilter函数的Matlab实现代码。通过此代码,用户能够对图像进行滤波操作,以达到降噪、边缘检测等目的。 需要将MATLAB中的imfilter函数转换为C/C++代码,并确保结果数据完全一致。
  • 在C++中实现MATLAB的meshgrid()、fspecial()和imfilter()
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    本文详细介绍了如何用C++语言实现与MATLAB中的meshgrid(), fspecial(), 和 imfilter() 函数相同功能的代码,为需要脱离MATLAB环境进行图像处理或网格生成工作的开发者提供了一种高效的解决方案。 在C/C++中实现imfilter(img, fspecial(log, floor(6*sigma+1), sigma), replicate) 和 meshgrid() 的功能。 首先需要解释一下这段MATLAB代码的功能: - `fspecial(log, ...)` 创建一个对数滤波器,用于图像的边缘检测。 - 参数`floor(6*sigma + 1)`定义了滤波器大小,其中`sigma`是标准差。这个值决定了生成的高斯核尺寸。 - `replicate` 是边界填充方式之一,在处理图像边界的像素时使用复制的方法来扩展边界。 对于C/C++实现: 1. 实现一个函数以创建对数滤波器(类似于MATLAB中的fspecial(log, ...)); 2. 使用适当的算法生成高斯核,其大小根据给定的sigma值计算确定。 3. 在处理图像边缘时采用复制填充的方式模拟matlab中replicate边界扩展方式。 对于`meshgrid()`函数: - `meshgrid(x, y)`在MATLAB中用于创建二维网格数据。如果要实现类似的功能,你需要生成两个数组:一个表示x方向的坐标值,另一个表示y方向。 - 在C/C++代码里可以手动构建这两个数组或使用循环来模拟`meshgrid()`的行为。 对于具体的实现实现细节需要根据实际需求和环境选择合适的库或者自己编写相关函数。
  • Matlab的OpenCV实现.zip
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    本资源提供了一系列常用MATLAB函数在OpenCV中的C++或Python语言实现代码,便于用户进行跨平台图像处理算法开发。 在Matlab中有许多方便使用的函数,例如:imhmax、imhmin、imreconstruct 和 imregionalmin 。这里提到的代码是基于OpenCV实现这些Matlab函数的功能,具体包括: - cv::Mat imhmax(cv::Mat im, double thresh); - cv::Mat imhmin(cv::Mat im, double thresh); - cv::Mat imreconstruct(cv::Mat marker, cv::Mat mask); - cv::Mat imregionalmin(cv::Mat img);
  • VMD算法的Matlab.zip
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    本资源提供了一个实现VMD(变分模态分解)算法的MATLAB函数代码。用户可以利用该工具对信号进行高效、准确地多模式分解与分析,适用于各类科学和工程领域研究。 最近我在进行基于VMD的算法研究,在一天的时间里查阅了大量资料后才找到一个可以免费下载并使用的VMD函数源代码,而上的资源大多需要付费获取。为了帮助后续的研究者避免同样的困扰,我决定将这份宝贵的资源上传,并提供免费下载服务。
  • MATLAB调用C包.zip
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    这个压缩文件包含了用于在MATLAB环境中调用C语言编写的函数所需的代码和示例。它简化了MATLAB与C程序之间的交互过程,帮助用户实现更高效的数据处理和计算加速。 在MATLAB中调用C语言函数可以参考相关技术博客文章中的指导方法。这类教程通常会详细介绍如何设置编译器、创建MEX文件以及编写必要的接口代码来实现两种编程环境之间的交互。 具体步骤包括: 1. 确保安装了适当的编译工具链,如Microsoft Visual Studio或MinGW。 2. 使用`mex -setup`命令选择合适的编译器配置MATLAB环境。 3. 编写C语言源文件,并在其中定义要调用的函数。需要注意的是,在编写过程中需要遵循一定的命名规则和参数传递约定以确保与MATLAB兼容性良好。 4. 利用MEX指令将上述C/C++代码转换为可以在MATLAB中直接运行的形式。 通过这种方式,用户能够充分利用各自语言的优势来开发更加强大且灵活的应用程序。
  • psf2otf_circShift.zip
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    本ZIP文件包含一个名为psf2otf_circShift的函数的完整源代码。此函数用于执行周期性循环移位操作,主要用于光学系统中的点扩散函数(PSF)转换为远场衍射图案(OTF)。 这是psf2otf的Python实现方法。详情请参阅相关文章。
  • TSVM库
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    TSVM库函数代码是一款专为支持向量机算法设计的高效编程工具包,包含多种用于训练和测试的支持向量机模型函数,适用于机器学习领域的研究与开发。 利用MATLAB实现SVM和TSVM的库;其中包含3个测试数据集以及两个可执行程序。提供完整版的TSVM实现以供参考。
  • C++中实现的伽马.zip
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    本资源为一个C++编译版本的伽马函数实现代码文件,适用于需要进行数值计算和统计分析的应用场景。下载后可直接集成至相关项目中使用。 这段文字描述了一个用C++实现的伽马函数代码。该代码是根据伽马函数原始定义公式编写,并非基于递推公式实现。结果精度有限,供有兴趣学习的网友下载使用。
  • LFM信号模糊图 MATLAB.zip
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    该资源为MATLAB代码压缩包,内含绘制LFM(线性频率调制)信号模糊函数图形的相关程序。适合雷达系统设计与分析领域研究者使用。 标题中的“lfm信号模糊函数图”指的是线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号在模糊函数(Ambiguity Function,AF)图中的表示形式。这种信号广泛应用于雷达、通信及信号处理领域,因其具备优良的自相关特性和时频局部化特性而备受青睐。模糊函数是分析这类信号的关键工具之一,在雷达系统中尤为重要,可用于评估目标检测和分辨能力。 MATLAB是一个强大的数值计算与数据可视化软件平台,常用于信号处理和图像分析等领域研究工作。在此案例中,“lfm信号模糊函数图 matlab.zip”可能是指一个包含生成及分析LFM信号的模糊函数所需代码的压缩包文件。 线性调频(LFM)的基本形式为: \[ s(t) = A \cos(2\pi f_0 t + \pi \kappa t^2) \] 其中,\(A\)代表振幅,\(f_0\)表示初始频率,\(\kappa\)是扫频速率,而\(t\)则是时间变量。 模糊函数定义为信号s(t)与自身的时间延迟τ和频率偏移Δf的互相关函数: \[ AF(\tau, \Delta f) = \int_{-\infty}^{+\infty} s(t)s^*(t-\tau)e^{-j2\pi \Delta f t} dt \] 模糊函数图可以揭示LFM信号的时间-频率特性,包括但不限于以下几点: 1. **分辨率**:在模糊函数图中,点的紧密度反映了时间与频率分辨力。越密集的分布意味着更好的区分能力。 2. **零点对**:对于线性调频信号而言,在其模糊函数图上可能会出现成对的零值区域,这些位置对应于潜在的目标速度和距离信息。 3. **主瓣宽度**:主峰(主要能量集中区)的大小决定了信号在时域与频域中的局部化性能。更窄的峰值意味着更高的精度。 MATLAB提供了丰富的工具箱来支持LFM信号生成、模糊函数计算及图形绘制等功能,用户可以利用这些功能自定义初始频率、扫频速率和信号长度等参数,并据此创建相应的模糊函数图以深入分析其特性表现。 通过解压并运行“lfm信号模糊函数图 matlab.zip”文件中的代码,使用者能够学习如何在MATLAB环境中实现LFM信号的生成及相应模糊函数计算操作。这对于理解线性调频信号的本质属性及其实际应用具有重要的参考价值,并且是一个很好的实践案例展示编程工具解决具体问题的能力。
  • 哈希
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    这段代码实现了一个简单的哈希函数,用于将输入数据映射为固定大小的数据值。适用于基础数据结构和算法学习。 在大学课程的数据结构学习过程中,涉及到使用C语言编写代码来设定哈希函数H(key) = key MOD 11(表长为11)。根据给定的关键字序列,需采用线性探测再散列的方法解决冲突,并建立相应的哈希表存储结构。然后展示该哈希表的内容,并能够通过输入任意关键字判断其是否存在于哈希表中。