搜索资源列表
exact_alm_rpca
- RPCA (Robust Principal Component Analysis)是目前用于矩阵填充、图像去噪的最有效的优化方法。该代码是求解RPCA的一种数值算法——Exact ALM（Exact Augmented Lagrange Multiplier）-The most basic form of the exact ALM function is [A, E] = exact_alm_rpca(D, λ), and that of the inexact ALM function i
MSP-TEST44X-Practice-code
- MSP-TEST44X 学习板光盘资料及实验说明 本学习板是按照教育大纲，采纳国内外许多单片机实验仪的优点,保持了传统机的实验 项目，增加了以实用技术为主的许多实验。实验内容涉及到端口，时钟，FLASH 读写，看 门狗，硬件乘法器，TIMER_A_操作，TIMER_A ，ADC&bt&lcd，通讯操作（232，485， SPI），键盘操作(独立按键,行列按键)，LED 显示，LCD 点阵操作，扩展 DATA FLASH 操作， EEPROM 共 1
zoom
- 简单的图像缩放程序 先读入图像矩阵A zoom（A,n），n为缩放倍数-Simple image scaling procedure to read into the image matrix A zoom (A, n), n for the scaling multiplier
matrix3x3
- 3*3矩阵的乘法器代码!!! !!! !!! !!!!1-3* 3 matrix multiplier code~
ImageMatrix
- 图像的矩阵运算 用于图像像素的尺度变换，归一化；图像读取，阈值分割，矩阵的加减乘数运算，以及图像的读写；数据类型支持int，double，以及复数complex类型-Image matrix operations for image pixels scale transformation, normalization image reads, threshold segmentation, the multiplier matrix addition and subtraction opera
AnewdiscretefractionalFouriertransform
- A new discrete fractional Fourier transform based on constrained eigendecomposition of DFT matrix by Lagrange multiplier method
inexact_alm_rpca
- RPCA (Robust Principal Component Analysis)是目前用于矩阵填充、图像去噪的最有效的优化方法。目前最有效的算法是ALM（Augmented Lagrange Multiplier）。ALM分为Exact ALM和Inexact ALM。 该代码是Inexact ALM，收敛速度比Exact ALM快！-RPCA (Robust Principal Component Analysis) is used for matrix filling, image de
Ponytail
- How to Simulate A Ponytail - The Sample App This is a very simple Lagrange Multiplier constrained dynamics simulator to accompany my articles and lectures on How to Simulate a Ponytail. For more information, see http://chrishecker.com/H
inexact_alm_mc
- 增广拉格朗日乘子方法求解RPCA问题的方法，得到矩阵的稀疏成分和低秩成分。-argumented lagrange multiplier method that can make matrix be decomposed to a sparse matrix and low-rank matrix.
RateDF
- 信息率失真函数的迭代计算 信息率失真函数的迭代计算，迭代精度取为10^(-7) 在信源的输入概率分布Pa和失真矩阵d已知的条件下求出信息率失真函数 函数说明： [Pba,Rmin,Dmax,Smax]=RateDF(Pa,d,S) 为信息率失真函数 变量说明： Pa：信源的输入概率矩阵，d：失真矩阵，S：拉氏乘子 Pba：最佳正向转移概率矩阵， Smax：最大拉氏乘子 Rmin：最小信
mul
- CCS环境下，在DSP硬件板上实现矩阵乘法器。-CCS environment matrix multiplier in DSP hardware board.
ADMNMF
- 基于交替方向乘子法的非负矩阵分解算法，主要用于盲分离-Alternating direction multiplier method based on non-negative matrix factorization algorithm, mainly used for blind source separation
RateDf
- 信息率失真函数的迭代计算 信息率失真函数的迭代计算，迭代精度取为10^(-7) 在信源的输入概率分布Pa和失真矩阵d已知的条件下求出信息率失真函数 函数说明： [Pba,Rmin,Dmax,Smax]=RateDF(Pa,d,S) 为信息率失真函数 变量说明： Pa：信源的输入概率矩阵，d：失真矩阵，S：拉氏乘子 Pba：最佳正向转移概率矩阵， Smax：最大拉氏乘子 Rmin：最小信息率，Dmax：允许的最大失真度-Information on the calculation of the r
backgroud-model2
- 针对传统背景建模存在的问题，文中基于低秩矩阵恢复原理，直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解，而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁，文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法，以得到更加有效的背景建模算法。基于 实际视频序列实验，结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。-In this paper，a novel method is present based on low-rank matrix r
matrix
- 设计一个简单的2x2阶的矩阵乘法器, A，B 为2*2矩阵 求：C=A*B-Order to design a simple 2x2 matrix multiplier, A, B 2* 2 matrix: C = A* B
Vector_Matrix_Multiplier
- VHDL Vector Matrix Multiplier