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经典博客---《数据结构与算法》
2017-09-07
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基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤，使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取，利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理（如噪声、旋转、剪切等攻击）以及水印的逆置乱和提取过程。最后，计算并保存了比特率，用于评估水印的稳健性。
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m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
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MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
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基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
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资源调度
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m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法，通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论，利用遗传算法进行全局优化，避免手动调整，提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤，通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
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数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程，涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点，RANSAC则用于排除噪声和异常点，找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数，RANSAC参数设置，以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算，最终生成全景图像。
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Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法，应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子，以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终，展示了SNR与误码率的关系，并保存了关键数据。
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