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不变矩的快速算法及代码实现

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简介：
本文介绍了一种计算图像处理中不变矩的高效算法，并提供了详细的代码实现。通过优化算法流程和数据结构设计，提高了计算速度与准确性，为模式识别和机器学习应用提供有力支持。 不变矩及其快速算法代码 有注释 易看懂

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  • 不变矩的快速算法及代码实现
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    本文介绍了一种计算图像处理中不变矩的高效算法，并提供了详细的代码实现。通过优化算法流程和数据结构设计，提高了计算速度与准确性，为模式识别和机器学习应用提供有力支持。 不变矩及其快速算法代码 有注释 易看懂
     
  • C#中快速排序算法的实现代码
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    本篇文章详细介绍了如何在C#编程语言中实现快速排序算法，并提供了完整的代码示例。快速排序是一种高效的排序方法，在计算机科学中应用广泛。通过阅读本文，您可以了解其工作原理并将其应用于实际项目中。 生成n个随机数并存入数组中，然后对这n个数进行快速排序。
     
  • C++中完整的快速傅里叶变换(FFT)算法实现代码
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    本篇文章提供了一个完整且高效的快速傅里叶变换（FFT）算法的C++实现方法。文中详细解释了如何在C++语言环境下编写和使用该算法，为需要进行频谱分析或信号处理的研究者与开发者提供了宝贵的参考资源。 快速傅里叶变换FFT算法的完整实现C++代码附带详细注释以及数十组测试数据。
     
  • 快速DTW实现：基于矩阵运算的DTW方法
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    本文提出了一种基于矩阵运算的动态时间规整(DTW)算法，通过优化计算方式加速了传统DTW方法，适用于大数据量的时间序列分析。 DTW 通过矩阵运算实现快速的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW），以加速两个序列之间的比对过程：相比于 dtw 和 fastdtw 包，它利用矩阵运算而非顺序向量运算来提高计算效率。 参数： - x: numpy.ndarray 形状为一维或二维 - y: numpy.ndarray 形状应与 x 一致（即也为一维或二维） - dist: 函数 用于测量来自序列x和y的帧之间的距离，如果输入是一维数组，则函数应该比较单个元素 (x[i], y[j]) 并返回一个值；如果是二维数组，则根据具体需求进行相应的操作。
     
  • 高效的矩阵基图像加密算法及其实现代码，支持快速加解密。
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    本项目提出了一种基于矩阵的高效图像加密算法，并提供了实现该算法的代码。此方法能够保证数据的安全性的同时大幅提高加解密速度，适用于需要频繁进行数据保护的应用场景。 基于矩阵的图像加密算法代码可以实现快速高效的加密与解密功能。
     
  • 矩阵快速转置算法
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    矩阵快速转置算法是一种优化技术，用于高效地改变矩阵行和列的位置。该方法显著减少了数据移动量，在科学计算与工程应用中广泛应用。 输入稀疏矩阵的行数、列数以及非零元素个数（这三个数值均大于0），以行为主序的方式输入稀疏矩阵的三元组表。输出应包括辅助数组num[] 和 cpot[]，并且需要按照行为主序的形式输出对应的转置矩阵三元组表。
     
  • Snow算法的快速实现方法
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    本文介绍了Snow随机数生成算法的一种高效实现方式，旨在提升其在实际应用中的运行效率和性能表现。 使用Verilog语言实现Snow算法的快速设计，性能高且鲁棒性强。
     
  • Matlab中非负矩阵和张量分解快速算法的实现与代码下载
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    本资源提供Matlab环境下非负矩阵及张量分解的高效算法实现，包含详尽注释源码，并支持直接下载应用。 非负矩阵分解 (NMF) 是通过程序 nmf.m 实现的一种算法。当 A 为非负矩阵时，nmf(A,10) 返回 A 的 NMF 结果，并以 10 作为目标低等级。这两个参数（输入数据矩阵和目标低秩）是必需的，而其他参数则是可选的。选择合适的目标低秩值取决于每个特定的数据矩阵 A 和执行非负矩阵分解的目的。 要了解更多关于可选参数的信息，请查看 nmf.m 文件中的相关说明。例如，默认算法 anls_bpp 可以通过指定 method 值替换为另一种算法，如下所示：nmf(A,10,method,hals) 实现的 NMF 算法名称包括： - anls_bpp - 包含块主旋转方法的 ANLS - anls_asgivens - 包含活动集方法和给定更新的 ANLS - anls_asgroup - 包含活动集方法和列分组的 ANLS - als - 交替最小二乘法 - hals - 分层交替最小二乘法 - mu - 乘法更新方法 示例文件 example_nmf_1.m 提供了几个使用案例。另一个示例文件 example_nmf_2.m 展示如何测试 NMF 算法在应用于潜在因子已知的合成矩阵时，能否恢复真实的潜在因素。
     
  • FFT快速蝶形及矩阵分解算法
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    简介：本文探讨了FFT快速变换中的蝶形运算及其在信号处理中的应用，并深入分析了矩阵分解算法，为复杂数据计算提供高效解决方案。 这是一款采用矩阵分解算法实现的FFT蝶形算法，基于1974年关于DCT的著名快速算法论文开发。