5、用计算机语言表示算法 设计算法的目的是为了实现算法。因此，不仅要考 虑如何设计一个算法，也要考虑如何实现一个算法。 我们的任务是用计算机解题，也就是要用计算机实 现算法。计算机是无法识别流程图和伪代码的。只 有用计算机语言编写的程序才能被计算机执行（当 然还要经过编译成目标程序才能被计算机识别和执 行）。因此，在用流程图或伪代码描述出一个算法 后，还要将它转换成计算机语言程序。

知识图谱Knowledge Graphs- A Practical Introduction across Disciplines

第6章 鞅和鞅表示.ppt

基于深度神经网络的变化检测与分析，张普照，公茂果，变化检测与分析是空时遥感影像联合解译领域中的一个重要研究课题。 随着遥感影像时间、空间和光谱分辨率的提高,仅仅检测变化与否�

1、主程序只供验证，你所须写的就是6个子程序 2、对结果应该进行分析，讨论你的浮点运算适用范围，可能的问题等等 3、验证要有大数、小数，比如：123456789

在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。 锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。 已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。 对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤； b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法； c）利用HFI完成增强过程。 但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。 提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。 设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法； 2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略； 3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。 该算法的性能优于其他许多类似的增强算法。可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。

= 关于稀疏表示方法的整理与总结

核稀疏表示分类（KSRC）是稀疏表示分类的非线性扩展，显示了其在高光谱图像分类中的良好性能。 但是，KSRC仅考虑无序像素的光谱，而没有在空间相邻数据上合并信息。 本文提出了一种对空间光谱核稀疏表示的相邻滤波核，以增强对高光谱图像的分类。 这项工作的新颖性在于：1）提出了空间光谱KSRC框架； 2）通过核特征空间中的邻域滤波来测量空间相似度。 在几个高光谱图像上的实验证明了该方法的有效性，并且所提出的相邻滤波内核优于现有的空间光谱内核。 此外，所提出的空间光谱KSRC为将来的发展打开了广阔的领域，在其中可以轻松地合并滤波方法。

与磷虾群算法的KH.m文件一起形成一个完整的可运行的磷虾群算法。下载时将我上传的KH.m文件一起下载。

此文档截取了书籍里传递函数、状态空间模型在matlab中的表示及其互换的内容，实例结合程序，能很快理解并上手