小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

通过遗传算法对零件进行排样，实现高效快速的排样效果

使用JavaScript（JS）实现的网页在线考试系统。
纯htmljscss编写特点如下：可以检查错误率可以随机从题库中出n题来练习练习题答案的ABCD是随机换位置的题库在变量arr_topic中，是一个二维数组。

介绍一种用Matlab软件编程实现图像联合变换相关识别的方法。
该方法利用Matlab软件的科学计算功能和强大的绘图功能,采用光学图像联合变换相关原理能快速实现图像的识别与筛选,并得到运算结果的二维与三维图,有利于实时图像判别,为图像识别的光机电一体化和小型化提供了理论依据和实现手段。
相关程序，并附相关文章

没有调用matlab自带的fft函数，而是自己编写的二维快速傅里叶变换fft程序matlab平台

我是这个资源的上传者，这个资源是老版本资源了。
新版本同功能的资源在http://download.csdn.net/detail/5653325/5077697

在VS2005上编写的求解实数二重积分的源代码，采用高斯求积法。
本程序经验证，是正确的

QR二维码生成VC++6.0带中文日文双注释，原来日文注释版的，界面已经修改为中文，并增加了中文注释！

matlab（程序）分析了二维码编码技术，基于图像处理的解码技术，及其编码实现过程。
针对解码识别过程，详细分析了基于图像处理的预处理方法，包括二维码灰度化处理、图像平滑和二值化过程，同时针对二维码实际情况，设计了基于Canny和Hough变换的二维码旋转校正算法，几何形变校正算法，并通过QR二维码进行实验

fluent二维翼型仿真，流速2m/s，出口为压力出口，壁面为无滑移壁面，采用结构化网格，通过验证网格无关性，得出合适的网格数量，采用SIMPLC的求解方法，压力，转矩的耦合采用二级迎风，最终通过升力系数与阻力系数的监控，获得升力系数与阻力系数

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。