说明：算术运算符和哈夫曼代码时使用中图像 compression.now 天的速度传输数据是非常关键的.so，使其更快我们到 comprees 需要的数据，使数据包的大小更小和变得更快的数据传输速率

matlab 编码 哈夫曼 算术 运算符

说明：此代码用于人脸识别领域。 此代码用于识别神经网络的脸。 我们使用简单的 BP 算法神经网络

matlab 神经网络 识别 人脸 基于

说明：很好的matlab三维拓扑优化程序，建议大家学习

拓扑优化3维程序 matlab

说明：MATLAB如何将图片切分成任意M*N块 在图像处理的时候，有时会不可避免的将图像分块来进行操作，但是图像的像素不可能每次都是可以被整除的，所以我们需要imresize函数对图像的尺寸进行修改，以便可以完成M*N块的分割

图像分块 分块分割 M?n matlab图像分割

说明：本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。

压缩感知FFT 匹配追踪-重建 部分哈达玛 DCT稀疏矩阵 FFT-压缩感知

说明：按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；如果指标的信息熵越大，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用理当越大，权重就应该越高。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

熵权法

说明：按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；如果指标的信息熵越小，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用理当越大，权重就应该越高。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

熵权法 信息熵权 信息熵 综合权重

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

Trainlm BP-noise 贝叶斯正则化 L-M优化bp

说明：关于混沌Kolmogorov熵的计算程序，在前人基础上自己编写的。已经用过很多混沌时间序列K熵的计算。

Kolmogorov--entropy 混沌K-S熵程序 kolmogorov混沌 熵 K-熵

说明：测量坐标后，绘制山区地貌,可以得到比较逼真的山区地貌。

山区地貌 shanqu draw-mountain-matlab 地貌