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iris normalization with convertion of cartesian to polar
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采用分步傅里叶方法对NLSE 进行了求解，并在归一化和功率补偿条件下模拟和分析了输入脉冲为双曲正割脉冲，高斯脉冲，超高斯脉冲传输对比情况，以及一到三阶双曲正割光脉冲条件下光脉冲传输演变情况-Using split-step Fourier method NLSE was solved, and in the normalization and power compensation under simulation and analysis of the input pulse for the h
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四种常见的归一化方法，归一化效果不错。应用在matlab环境下。-Four common normalization method, normalized results are good. Used in the matlab environment.
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This work deals with problematic from field of artificial intelligence, machine vision and neural
networks in construction of an automatic number plate recognition system (ANPR). This
problematic includes mathematical principles and algorithms, w
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介绍了matlab中的数据归一化，并结合实例分析了归一化具体步骤及用ANN进行预测的方法。-Matlab introduced in the data normalization with examples of the normalized specific steps and methods used ANN to predict.
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The INFace (Illumination Normalization techniques for robust Face recognition) toolbox v2.0 is a collection of Matlab functions and scr ipts intended to help researchers working in the field of face recognition.
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数据归一化函数，有些matlab没有此函数，在此，上传一个函数让大家共享，-Data normalization function, some matlab does not have this function, in this, the upload function to share, thank you
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this file represent normalization in binary normalization, bipolar normalization and lda using matlab
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G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版，mex函数，超快)
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更新部分：
引入限制短暂分离参数，使该参数大于序列平均周期时，去除了同一轨道前后点的关联，
使 r 值较小时，ln r - ln C(r) 曲线接近线性
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文件夹说明：
1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件
2、Lo
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蚁群算法解决TSP问题的MATLAB实现
出动m只蚂蚁，每只蚂蚁各随机选择一条路径，记为I=[1 2 3···m]，长度记为long(I)
计算出每条路径的信息素浓度，记为P(I)=1/long(I)，并进行归一化处理
重新出动m只蚂蚁，按如下规则选择路径：
每只蚂蚁都以一个概率p1选择新路径(路径随机)；
未选择新路径的蚂蚁以概率P(I)选择路径I；
所有蚂蚁都以一个小概率p2对自己的路径进行局部变化；
更新所有路径，计算出每条路径的信息素浓度；
重复上述步
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Segmentation of iris and its normalization in matlab
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这是一系列通过灰度映射、伽马调整、形态学变换、灰度直方图标准化等等方法来对图像细节进行增强的图像预处理matlab代码-Through a series of gray-scale map, gamma adjustment, morphological transformation, details in an image grayscale histogram normalization and so on ways to enhance the image preprocessing of
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NORMALIZATION ALGORITHM IN MATLAB
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watermarking in matlab level set normalization
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Elman神经网络建立建筑物电力负荷预测模型中遇到的几个关键问题有，数据归一化处理、输入输出样本的选取、隐含层节点数的确定；分别建立Elman神经网络模型，并利用某栋建筑物实际历史电力负载数据进行预测，分析比较与实际数据值的预测精度，得出了一个有效的数据预测模型。(Several key problems encountered in building power load forecasting model based on Elman neural network are data norm
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