MATLAB Power Law Transformation Code for ECE1512

In this MATLAB code, we perform perspective transformation to locate the markers in a given image. The transformation is achieved by applying the homography matrix, mapping 2D points to their corresponding locations in a perspective view. The MarkerLocator function simplifies the detection and location of markers within an image using geometric transformations, making it easier to implement in computer vision tasks.

冈萨雷斯数字图像处理(第三版) MATLAB代码中，图3.24展示了直方图均衡的变换函数。在进行直方图均衡后，需要注意其“冲淡”的外观，这将影响最终图像的质量。

图像 DCT 变换 MATLAB 代码 PSet7 图像压缩 介绍：此问题集中在与图像压缩有关的算法上。 代码结构和运行命令 此问题集中有三个子文件夹。 第1部分：客观保真度标准 在 ./problem1/ 中，有三个 MATLAB 文件： RMSE.m：计算两个图像的均方根误差。 SQAR_SNR：计算两个图像的信噪比平方根。 part1.m：主程序，使用统一量化和 IGS 量化来压缩同一张图像并量化上述两个指标。在 MATLAB 命令窗口中，运行 part1.m 的命令，结果将显示在命令窗口中，并输出两个图像。 第2部分：图像熵 在 ./problem2/ 中，有两个 MATLAB 文件： EntropySelf.m：计算一张图片的熵值。 part2.m：主程序，计算两个图像的熵。按照 part2.m 的命令运行，结果将显示在命令窗口中。 第3部分：转换编码 在 ./problem3/ 中，有四个 MATLAB 文件： RMSE.m：MATLAB 函数...

纳什均衡 MATLAB 代码用于解决两层封闭式接入毫微小区网络的上行链路中的有效功率分配问题。假设有单个CDMA宏小区，其中N个毫微小区驻留在宏小区内。本框架支持多种服务，采用合适的效用函数反映用户对实际吞吐量和相应功率的满意度。整个问题被表述为非合作游戏，用户自私地致力于最大化其基于效用的性能，同时考虑到CDMA宏小区及邻近毫微小区造成的干扰。证明了拟议的多业务定价两层功率控制博弈（MTTPG）的纳什均衡点的存在和唯一性，所有用户达到目标SINR阈值或以最大功率进行传输，导致SINR平衡系统。此外，提供了一种用于达到MTTPG游戏平衡的分布式迭代算法。通过建模和仿真评估所提出方法的操作有效性，展示了其在各种场景下的优越性。该代码非常灵活，允许在宏单元内创建任意数量的FAPS（毫微微接入点）并随机放置宏用户和非实时宏用户。

介绍了Matlab实现的归零码功率谱的源码。归零码是一种二进制信号编码方式，它在通信中有广泛应用。本示例代码演示了如何通过Matlab计算并绘制归零码信号的功率谱。具体过程包括信号生成、频谱分析以及绘制结果图。关键部分的代码如下： % 生成归零码信号 N = 1000; % 信号长度 fs = 1000; % 采样频率 signal = randn(1, N); % 随机噪声信号 % 计算功率谱 [pxx, f] = pwelch(signal, [], [], [], fs); % 绘制功率谱 figure; plot(f, 10*log10(pxx)); title('归零码功率谱'); xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)'); 通过上述代码，用户可以对归零码信号进行功率谱分析，并有效展示其频域特性。

在本例中，矩阵相乘的变换意义通过将M和P相乘，得到的矩阵设为Q。Q的第一行第一列元素为Q(1,1) = 0.1×4000 + 0.3×2000 + 0.15×5800 = 1870。由此可以看出，Q表示了夏季消耗的原材料总成本。从线性变换的角度来看，Q矩阵把以件数为单位的产品空间映射到了以元为单位的成本空间。

第1章 使用软件环境 1.1 CST2011（CST STUDIO SUITE） 1.2 HFSS 13 如果采用其他版本的软件也是可以的，不同版本的相关设置和步骤基本是一样的。 第2章 CST导入HFSS 2.1 图1 原始CST模型结构 此处通过不同视角展示本教程使用的CST模型结构。 图1 原始CST模型结构图 模型为一个微带贴片天线，采用同轴馈电。 2.2 图2 原始CST模型结构导出sat过程 A++

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

Law的图像过滤器从1980年开始实现，输入为一张图片，输出为6张过滤贴图。在进一步的图像分割中，需要在滑动窗口周围移动，并在本地计算该窗口的直方图，之后可以执行这些直方图的聚类或其他技术。如果有需求，我也会实施细分。该实现依据夏皮罗的计算机视觉书籍，使用均为免费。若您使用该实现，请引用以下链接： http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6310525