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MATLAB数字图像处理（张德丰）源代码
MATLAB数字图像处理（张德丰）源代码
MATLAB
数字图像处理
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MATLAB数字图像处理（张德丰）源代码
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MATLAB数字图像处理(张德丰)源代码
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5星 · 资源好评率100%
张德丰老师的《Matlab数字图像处理》一书通俗易懂，代码丰富，是学习matlab编程、数字图像处理的一本十分难得的好书，强烈推荐！
Matlab数字图像处理 张德丰第二版源代码
浏览：35
5星 · 资源好评率100%
Matlab数字图像处理 张德丰第二版源代码，里面含有书中所有章节源代码，这是从出版社网站下载的绝对与书中源代码配对
MATLAB数字图像处理 张德丰 第二版源代码
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5星 · 资源好评率100%
MATLAB数字图像处理 张德丰 第二版源代码
详解MATLAB数字图像处理【张德丰】【程序源码】
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详解MATLAB数字图像处理[张德丰][程序源代码]，分章节编写，代码全面且易懂。
详解MATLAB数字图像处理 张德丰 code+book
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4星 · 用户满意度95%
详解MATLAB数字图像处理 张德丰 code+book 讲解了图像及其分类、图像数字化技术、图像处理和分析、颜色空间分析、点运算、图像的代数运算、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、离散余弦变换、图像的增强、图像的复原、图像的压缩编码、图像的检测与分割技术分析、阈值分割分析、图像表示与描述、形态学基本概念及运算、形状表示分析、小波变换在图像处理中的应用分析等内容。
详解MATLAB数字图像处理 张德丰 源代码
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5星 · 资源好评率100%
本源代码基于matlab R2009a版本，实用性很强
intrans 张德丰_MATLAB数字图像处理 代码
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张德丰_MATLAB数字图像处理 代码 intrans
MATLAB数字图像处理（张德丰）
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5星 · 资源好评率100%
MATLAB数字图像处理（张德丰） 对应我上传的高清版的源代码 免费提供
MATLAB数字图像处理 程序源代码
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3星 · 编辑精心推荐
MATLAB数字图像处理 程序源代码 张德丰版
MATLAB小波分析（第2版）张德丰 源代码
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提供书中matlab源代码。方便练习，下面是书中摘要，摘抄于此，供大家理解 本书以MATLAB R2011a为平台编写。从信号处理的角度阐述小波分析的基本原理及其应用。从信号时频联合分析引入小波变换， 将小波 变换工具箱的...
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huffman 张德丰_MATLAB数字图像处理 代码
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张德丰_MATLAB数字图像处理 代码 huffman
jpeg 张德丰_MATLAB数字图像处理 代码
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jpeg 张德丰_MATLAB数字图像处理 代码
MATLAB小波分析源代码-张德丰
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MATLAB小波分析源代码-张德丰，极具参考价值！
张德丰《MATLAB 小波分析》光盘源代码
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详细介绍了利用matlab实现小波的一些典型实验
详解MATLAB数字图像处理].张德丰.扫描版.part2
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5星 · 资源好评率100%
[详解MATLAB数字图像处理].张德丰.扫描版.part2这是上一个资源的第二部分 共两部分，请全部下载，再合并解压
详解MATLAB数字图像处理].张德丰.扫描版
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5星 · 资源好评率100%
详解MATLAB数字图像处理].张德丰.扫描版，高清版本 原文档83M。分文两部分，这是第一部分
详解MATLAB数字图像处理].张德丰.扫描版.pdf
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详解MATLAB数字图像处理].张德丰.扫描版
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件，有教程，看我博客。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
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