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mountain
- 三维空间中的分形插值算法 ① 在X-Y平面上绘制一个n×n的正方形网格，并对4个角点在Z方向上分别设置初始高度ha，hb，hc，hd，得到A，B，C，D这4点（如图10.3所示）。 ② 根据式hm=（ha+hb+hc+hd）/4+△，计算正方形网格中点的高度hm，其中△为一随机量，从而得到M点。 ③ 根据角点和中点以及虚拟点，计算边中点的高度，即 he=(ha+hb+hm+0)/4+△ hf=(hb+hc+hm+0)/4+△ hg=(hc+hd+hm+0)/4+△ h
Cloud123
- 二维空间中的分形插值算法 ① 在平面上划分正方形网络n×n，随机给A，B，C，D这4个角点的颜色。 ② 根据4个角点的颜色值的平均值，产生中点M的颜色。 ③ 根据A，B，M点和网格外一虚拟点（颜色值为0）求平均，得到边中点E的颜色；根据B，C，M点和网格外一虚拟点（颜色值为0）求平均，得到边中点F的颜色；根据C，D，M点和网格外一虚拟点（颜色值为0）求平均，得到边中点G的颜色；根据A，D，M点和网格外一虚拟点（颜色值为0）求平均，得到边中点H的颜色。 ④ 根据小正方形EBFM的4
newton1032
- 牛顿法解方程 源程序说明： 1。图片按钮的实现（工具栏） 2。程序启动后检查命令行参数以打开文件 3。支持拖放*.HTXT文件到窗口直接打开 4。一种实现多线程处理的替代方法 5。程序始终位于顶层切换的API实现 6。设置图片为桌布的API实现 7。实现“撤销、重复”的数据结构 8。获取和设置图片的数据API实现 9。图像数据的RGB调整 10。调用默认网络浏览程序访问网页，调用默认邮件处理程序编辑、发送邮件 11。在分形绘图方面可以很方便的加入 新的方程、颜色方案和特效处理方式 欢迎联系：Ho
iphoneSierpinski
- iphone上的Sierpinski分形, 用来学习IPHONE OBJECTIVE C编程, 如UIImageViews-The Sierpinski triangle, also called the Sierpinski gasket or the Sierpinski Sieve, is a fractal named after Sierpinski who described it in 1915. Originally constructed as a curve, this is
Scaled-correlation-analysis
- 相关性研究的最新研究成果Scaled correlation analysis 欧洲神经科学杂志2012年1月-When computing a cross-correlation histogram, slower signal components can hinder the detection of faster components, which are often in the research focus. For example, precise neuronal synch
KNN
- 机器学习K近邻分类算法，使用的是C++编程。如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。-K-nearest neighbor classification machine learning algorithm, using the C++ programming. If a sample in feature space is k most similar (i.e., the feature space adjacent
Fractals
- 程序使用差分盒计数算法将输入图像转换为分形维数（fd）图像，即每个像素都有自己的fd。然后用户可以在生成的fd图像中选择任何感兴趣的区域来估计相应的平均值、标准差和缺陷。(The program transforms an input image using the differential box counting algorithm to a fractal dimension (FD) image, i.e. each pixel has its own FD. Then the user