深度置信网络（Deep Belief Network）DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observ

程序是下面这样，但只能处理长宽一样的方形图像，灰度和彩祥宽谨色图像都可，要用其他图像只需把Lena.bmp改为其他图像，但图像要保存在m文件所在路径下。下面巧耐还有一个运行后的图像（之一），希望能对你有所帮助。clearclc%%%%%%%

在MATLAB中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数y=conv(x,h)计算卷积。（1）即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程，d表示差分方程输出y的系数，p表示输入x的系数，而x表示输入序

论文链接： https:arxiv.orgpdf1512.02325.pdftensorflow源码链接： https:github.combalancapSSD-TensorflowSSD是YOLO之后又一

2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现imnoise 函数格式：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameter)说明：J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J

   这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了6.7篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（

image_1=imread('E:ebooklena.bmp')%读入图片 image_1=rgb2gray(image_1)%灰度化[m,n]=size(image_1)%计算图片的像素点个数,行列,n是列数

matalb求得结果与手动计算得结果是等并轮价的。1. 手动计算得结果f1 = x0*cos(8*t)*exp(-6*t) + sin(8*t)*exp(-6*t)*(v0+6*x0)8f1 = expand(f1, 'Arit

在地震勘探史中，褶积模型一直很重要，而且最近对这一模型的兴趣大为增加。过去十年来油气直 接监测，确定孔隙度，地层填图的出现，使了解和控制地震振幅和波形的重要性清哗提高。根据反射率的估 计值一维的恢复出滤去噪音的波阻抗曲线的意义增大。在褶积模

先加载到MATLAB中，孝培然后根据你的需要谈握来运行 deeplearntoolbox-master含慎庆tests目录下的test_example_CNNDBNNNSAE估计程序的意图是算矩阵的二维相关利用的是matlab定义好

跟是否则念山使用MFC无关，用SDK程孙中序也可以的。卷积不就是一个算法么。1.首先装入图片，2.取出图像的位图数据。3.对数据进高没行卷积处理。。新数据可写入一个新的图像缓冲区中。主要使用CreateDIBSection函数，自己看看MS

积分为线性卷积，和圆形卷积。而题目是线性卷积，然后是所求的结果个数是上面两个数组 个数的和减去1比如上面h数组里面单元是5而x数组 是4所以肯定一点是结果是等于8个数的result[(sizeof(h) + sizeof(x))s

matlab中有自带的高斯滤波函数h = fspecial('gaussian', hsize, sigma)，其中hsize是滤波器尺寸，高册sigma是标准差。x0dx0a若要自己实现的话：x0dx0afun

卷积程序我还是有的:function [f,k]=conv_m(f1,k1,f2,k2)%计算连续信号卷积积分f(t)=f1(t)*f2(t)% f: 卷积积分f(t)对应的非零样值向量% k：f(t)的对应时间向量% f1: f1(t)非

前铅槐言： 呵呵，又来新题袜辩目了，这次是另一个包h5py......命令： 报错：看上去这个h5py是个很复杂的包，有待解决。。。 先研究研究h5py的官方文档： http:docs.h5py.org

radon变换两维情况下radon变换大致可以这样理解：一个平面内沿不同的直线（直线与原点的距离为d，方向角为alfa）对f（x，y）做线积分，得到的像F(d,alfa)就是函数f的Radon变换。也就是说，平面（d，alfa）的每个点

首先Dictionary类会加载所有词典，成map结果，以isEnd()标志结贺樱此束词。要分词的字符串进行预处理，比如大小写转换，比如转码等等。输入字符串以char的形式进行匹配，一个char如果能取到hitList，那么会锁定hitLi

function [f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p)%计算连续信号卷积积分f(t)=f1(t)*f2(t)%f:卷积积分f(t)对应的非零样值向量%k:f(t)的对应时间向量%f1：f1（t）非零样判答值向量%f2：f2（

conv(int u[],int v[],int w[], int m, int n){  禅中 int i, j          int k = 启袭轿m+n-1   for(i=0 i&ltk i++)  悄肆    for(