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以下两篇论文的统一MATLAB实现： (1) Haili Chui, Anand Rangarajan：一种用于非刚性点匹配的新算法。 CVPR 2000: 2044-2051 http://www.cis.ufl.edu/~anand/students/chui/research.html (2) Andriy Myronenko、Xubo B. Song、Miguel A. Carreira-Perpinan：非刚性点集注册：相干点漂移。 NIPS 2006：1009-1016 http://www.csee.ogi.edu/~myron/matlab/cpd/

没教程，菜鸟还是别下了。带编译后文件期间修复了大量的bug，系统通过行情接口，绘制出了实时的分时线和K线整个系统分为手机端和PC端，可实现H5打包APP应用，pcweb打包win端系统分用户端、打新后台、单独代理后台和总后台全新java架构spring框架 前台为vue构架1.新增加新股申购功能2.独立新股管理后台3.系统通过行情接口，绘制出了实时的分时线和K线。4.所有计算方式重新更新5.新加了前台充值入金和后台审核入金功能仅供操盘训练、学习演示、二次开发专用，一经售出 概不退款，禁止一切违法行为的利用！

上电时显示提示符。按 A 键再按 B 键后， 显示两键按下之间的时间 t（t <60s），单位为 ms。时间 t 用五位十进制整数显示，由一位数码管从最高位开始逐位显示一遍。要求：测量时间 t 采用对定时器中断的次数计数的方式实现。将定时器 T 设置为 1ms 中断的定时器，A 键按下后启动定时器 T 每隔 1ms 中断一次，在中断服务程序中对中断的次数进行计数，B 键按下后定时器T 停止工作。

针对单一滤波器提取高光谱图像空间特征时不能获得完整的图像空间信息的不足, 提出一种结合非局部均值滤波和导向滤波的高光谱图像分类算法。该方法利用非局部均值滤波提取高光谱全波段图像空间信息, 利用导向滤波提取经由主成分分析(PCA)降维后的高光谱图像的空间边缘信息, 将两种空间信息进行线性融合的结果输入至支持向量机(SVM)完成分类。实验表明, 相比于使用光谱信息、高光谱PCA降维、空谱结合的SVM分类、边缘保持滤波以及递归滤波等方法, 该算法能够有效提高光谱图像的分类精度。

本文主要是研究目的是掌握如何通过双线性变换法设计无限长数字低通滤波器对已加噪声的音乐信号进行滤波。首先通过调用matlab中函数读取一段音乐信号，再对此音乐信号分别加上高斯白噪声、单音频噪声、多音频噪声，之后通过双线性变化方法设计无限长数字脉冲响应低通滤波器，并分别对所加不同噪声的音乐信号进行滤波，并观察滤波前后的时域以及频域波形进行对比。双线性变换法设计滤波器的优点是克服了频谱混叠现象，缺点是数字频率以及模拟频率之间的非线性关系。

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