Python implementation

该存储库包含阴影检测算法的Python实现，使用LAB颜色空间进行阴影检测。实现参考了论文：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila的研究《使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除》，IJCSI 2013（链接）。 在该实现中，我们使用LAB颜色空间来检测航空影像中的阴影区域，并将其作为阴影地面真相图进行进一步分析。通过对LAB颜色空间的运用，能够有效地从图像中识别并去除阴影，提高图像处理的精度和质量。

MATLAB开发的扫雷游戏，一个类似于Windows中的扫雷游戏，但在纯MATLAB中实现。

维特比解码 MATLAB 代码的 Materl Viterbi 解码器算法的实现。维特比算法 作为 卷积码 的最大似然（ML）解码技术而闻名。在 (n, k, m) 维特比解码器 中，路径存储单元负责跟踪与由路径度量单元指定的尚存路径相关的信息位。二进制卷积码 由三元组 (n, k, m) 表示，其中每当接收到 k 个输入位时，就会生成 n 个输出位。k 是输入序列的数量（因此，编码器由 k 个移位寄存器组成），m 表示必须存储在编码器中的先前 k 位输入块的数量。维特比解码器通常基于ASIC，因此在路径存储器的大小上具有上限。为节省路径存储器，提出了一种新颖方法，成功开发了许多使用该路径存储器的回溯式维特比解码器。这表明，使用这种高效存储路径的维特比解码器需要较小的芯片面积，并且在不损失解码性能的情况下实现了更快的解码时间。利用这种新颖路径存储器的维特比解码器可节省 20% 的 (n, 1, m) 码存储，节省 20% 的普通 (n, k, m) 码，而不会降低解码性能。新型路径存储器还具有类似的提高的解码性能。

HUFFMANCODING: 基于霍夫曼方法的编码-matlab开发 格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1） 输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率 流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。

function output_frame = demodulation1(input_modu, index) % demodulation for IEEE802.11a % Input: input_modu, complex values representing constellation points % index % Output: output_frame, output bit stream (data unit is one bit) % In this version, increase the quantilization levels into 8. % note: MATLAB index starts from 1 Q_length=length(input_modu); QAM_input_I = real(input_modu); QAM_input_Q = imag(input_modu); output_frame = zeros(1,length(input

随着社会信息量的与日俱增，作为信息存储的主要媒体之一的图书，其数量、规模比以往任何时候都大。无论个人还是图书管理部门，都需要使用方便而有效的方式来管理自己的书籍。在计算机日益普及的今天，采用一套行之有效的图书管理系统来管理书籍，将极大地方便用户。对于图书管理部门而言，以前单一的手工检索已不能满足人们的需求，因而需要有效的图书管理软件。该系统需具备完善的数据管理方式，具备高效、便捷的数据操作优势。系统应使用强大的数据库软件开发工具，确保在DOS、WINDOWS等操作系统上有良好的可移植性。此外，系统可通过访问权限控制及数据备份功能，确保数据的安全性。本系统采用Java Swing技术，以SQL SERVER 2000作为数据库，在Eclipse环境下实现图书管理系统。其功能完善、性能稳定，响应速度令人满意，且界面友好。

MATLAB开发-ensemble Kalman filter。该程序使用集成卡尔曼滤波器来估计系统的状态。

在MATLAB中实现LOPMOPSO（局部最优粒子多目标粒子群优化）算法。多目标优化问题与单目标优化的主要区别在于Pareto解决方案集的存在，这些解决方案被视为同样优秀。MOPSO存在的主要缺陷包括过早收敛和局部搜索能力差。为了解决这些问题，引入了多种策略以提高解的多样性和准确性，例如使用突变来处理过早收敛，动态调整惯性权重以增强局部搜索能力。算法流程包括：1) 通过MOPSO优化找到非支配解决方案集；2) 计算拥挤距离并进行排序，选择粒子；3) 利用局部最优粒子进行优化，最终引导群体搜索。这一方法提升PSO的收敛性能，并保持非支配集合的多样性。

Oracle 分页案例，包含注释和查询功能。以下是实现分页的SQL示例： SELECT * FROM ( SELECT a.*, ROWNUM rnum FROM ( SELECT * FROM your_table ORDER BY your_column ) a WHERE ROWNUM <= :end_row ) WHERE rnum > :start_row; 参数说明：- :start_row：开始行数- :end_row：结束行数 此查询可用于分页显示数据，同时支持查询功能。

以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下： 输入目标函数和约束条件。 将问题转化为标准型。 进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。 MATLAB代码示例如下： function [x, fval] = simplex(c, A, b) [m, n] = size(A); tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)]; while true % 选择入基变量 [~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n)); if tableau(end, pivot_col) >= 0 break; end % 选择出基变量 ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col); [~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0)); tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col); end x = tableau(1:m, end); fval = -tableau(end, end); end function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col) new_tableau = tableau; pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col); new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value; for i = 1:size(tableau, 1) if i ~= pivot_row new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :); end end end 此程序演示了单纯形法的迭代过程，其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数，A为约束条件矩阵，b为约束右侧常数。