说明：基于matlab平台实现,一种流形学习算法（很好用），包括脚本文件和函数文件形式，音频信号通过LM386放大，BP神经网络的整个训练过程,有详细的注释。

说明：计算目标和海洋回波的功率谱密度,已经调试成功.内含m文件，可直接运行，插值与拟合的matlab实现，用于时频分析算法，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,使用matlab实现智能预测控制算法。

说明：文件内部包括mallat算法的源码和解释，使用MATLAB对于示例图像进行分解与重建，提高分辨率，完成下采样

说明：在数字图像处理中，很多算法是在图像的梯度域完成的。图像融合中有一部分也是在梯度域的基础上进行的，并且取得了较好的效果。该代码是在梯度域的基础上实现了图像的重建、图像的泊松融合和混合梯度的图像融合，并实现了将彩色图像灰度化后的图像保留了原有色彩的对比信息。

梯度域 图像融合

说明：考虑到不平衡电网条件下，传统锁相环的局限性，这里比较了几种基于正负序分离的锁相环着重基于陷波器的提取方式。

正负序分离 MATLAB正负序 锁相环--不平 正负序 锁相环-不平衡

说明：这个某位大神写的利用张正友教授的摄像机标定算法写的标定程序，亲自试验完全可以用，而且注释清楚，很好用，是学习摄像机标定不可多得的材料；非常适合初学者，使用于进行双目视觉测量，三维重建方面的学生和工作人员。

程序 相机 标定 张正友

说明：2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有...

2D-LDA 人脸识别

说明：在本文中，我们描述了一个新颖的无标定主动立体系统，它采用编码加密过的结构光。该方法是基于一个针对消极立体系统的无标定立体技术，在该技术中，一个投影仪代替一台摄像机。它还提出了一个同步三维重建方法，提高准确性和一个简单的方法来消除一个激光指针到投影的缩放模糊性。

3D 无标定 主动 立体系统

说明：计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。这两者之间的关系就是由摄像机的几何成像模型来决定，即由摄像机的参数来决定。实现了张正友和tasi的matlab标定程序！

张正友 tasi 标定

说明：编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像。 Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。

图像 哈夫曼 编码