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NIST 包含15个检测程序算法的代码实现。

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简介：
NIST的检测程序代码包含压缩包，其中：首先，该压缩包内已预先准备了用于测试的样本数据，具体为文件data.sqrt2；其次，该压缩包中包含了15个算法代码的实际实现，这些算法代码对应于文件random_number_tests.py。

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  • NIST检测程序代码实现（含15种检测算法）
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    本资料详述了NIST标准下的15种软件检测算法，并提供了这些算法的代码实现。适合开发者和安全专家深入研究与应用。 NIST检测程序代码实现压缩包包含以下内容：1. 测试数据文件（data.sqrt2）；2. 15个算法的代码实现（random_number_tests.py）。
     
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    本资源提供基于MATLAB的LSD（Line Segment Detector）直线检测算法实现代码，包括预编译库和示例文件，便于用户快速上手进行图像中直线特征的提取与分析。 我实现的LSD直线检测算法比论文提供的方法简化了很多复杂的操作。
     
  • 火焰检测算法的代码包
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    本代码包提供了一套完整的火焰检测解决方案，包含先进的图像处理和机器学习技术，用于实时识别视频流中的火焰。 本方法主要利用了图像的颜色特征以及尺度不变特征SIFT和加速鲁棒特征SURF来筛选候选区域，并结合火焰的运动特性进行判断。系统包括三个部分：1）提取可能包含火焰的区域；2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对这些区域进行分类；3）在时间维度上验证。 相比现有的火焰检测算法，本方法能够更高效准确地识别视频中的火焰。此外，我们还收集并发布了迄今为止最大的火焰检测数据集。我们认为这对火焰检测领域的科研和实际应用都非常有帮助。
     
  • Prony算法代码包.zip - 包含MATLAB Prony算法及程序_33312539emdpprony_prony程序_prony算法
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    本资源提供一套完整的Prony算法实现，适用于信号处理和分析。内含详细注释的MATLAB代码，便于学习与应用。包含主函数prony及辅助功能，适合初学者快速掌握该算法。 有许多关于Prony算法的参考程序，这样初学者就无需再费力寻找了，这对他们有很大的帮助。
     
  • 无线电频谱检测技术综述（包含经典算法及其实现代码，及其他检测方法）
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    本文综述了无线电频谱检测领域的经典算法及其实现代码，并探讨了其他先进的检测方法和技术。 1. 能量检测方法及其代码 2. 循环特征检测及其代码 3. 匹配滤波检测及其代码 4. 合作式检测及其部分代码 5. 其他频谱检测方法
     
  • FFT算法实现的程序代码.rar
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    本资源包含快速傅里叶变换（FFT）算法的C语言实现源代码，适用于信号处理、频谱分析等领域。 本段落主要针对南京理工大学电信专业的数字信号处理课程（谷亚林老师），内容包括使用DIF-DIT方法实现FFT的程序设计，并提供相关的MATLAB程序源代码以及详细的程序使用说明。
     
  • Matlab中的简易遗传算法代码 - 包含两个实例的 Genetic Algorithm 实现
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    本资源提供在MATLAB环境中实现简易遗传算法(GA)的代码及教程，包含两个具体应用示例，适合初学者学习和实践。 在MATLAB中最简单的遗传算法实现包含两个例子，这两个例子的主要区别在于CalFitness.m和PlotModel.m文件中的内容有所不同，其余部分通用。 第一个例子的目标是求解函数z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，在这个例子里，CalFitness.m和PlotModel.m中都包含了相关的注释以解释实现细节。 第二个例子则涉及一系列给定的点。具体来说，这些点的数据如下： | 序号 | x | y | |------|----|----| | 1 | 1.4|3.6 | | 2 | 2.7|0.1 | | 3 | 1.5|6.9 | | 4 | 4.6|3.6 | | 5 | 5.2|1.2 | | 6 | 5.6|2.7 | | 7 | 8.2|3.5 | | 8 | 3.8|2.1 | | 9 | 4.6|2.9 | | 10 | 8.7|3.3 | 该例子的目标是利用欧式距离公式求解一系列点中的某个点，使得这个点到其余所有点的距离之和最小。直接运行代码即可得到这个问题的解决方案。 这两个实例展示了遗传算法在不同场景下的应用方式，并且通过对比CalFitness.m和PlotModel.m文件的不同实现方法来体现这一灵活性。
     
  • MATLAB中FAST特征点检测算法的实现代码
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    本段代码实现了在MATLAB环境下对图像进行FAST（Features from Accelerated Segment Test）特征点检测。通过简洁高效的算法，快速准确地识别并标记出图像中的关键特征点，适用于多种计算机视觉任务。 FAST的MATLAB源代码实现不是使用MATLAB自带函数。直接运行testMyFAST.m文件即可。myFAST里包含了FAST特征点检测的具体实现和详细注释。
     
  • LSD直线检测算法的OpenCV与Matlab实现代码
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    本项目提供了一种名为LSD（Line Segment Detector）的直线检测算法在OpenCV和Matlab环境下的实现代码。该算法能够高效准确地识别图像中的直线段，适用于多种计算机视觉应用。 LSD直线检测算法代码包括openCV和matlab版本的代码，在使用openCV时，请手动配置openCV库。