matlab图像融合工具箱，里面包含了经典几种算法，包含了PCA、拉普拉斯金字塔、对比金字塔、梯度金字塔、基于离散小波变换、数学形态金字塔等流行的图像融合算法。

图像融合：拉普拉斯方法给出了多种基于拉普拉斯方法的方法和源码；

MATLAB语言常用算法程序集书中4-17章代码，都是一些常用的程序第4章：插值函数名功能Language求已知数据点的拉格朗日插值多项式Atken求已知数据点的艾特肯插值多项式Newton求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式Newtonforward求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式Newtonback求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式Gauss求已知数据点的高斯插值多项式Hermite求已知数据点的埃尔米特插值多项式SubHermite求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值SecSample求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample1求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample2求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample3求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值BSample求已知数据点的第一类B样条的插值DCS用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式Neville用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式FCZ用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式DL用双线性插值求已知点的插值DTL用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值DH用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标第5章：函数逼近Chebyshev用切比雪夫多项式逼近已知函数Legendre用勒让德多项式逼近已知函数Pade用帕德形式的有理分式逼近已知函数lmz用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式ZJPF求已知函数的最佳平方逼近多项式FZZ用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数DFF离散周期数据点的傅立叶逼近SmartBJ用自适应分段线性法逼近已知函数SmartBJ用自适应样条逼近（第一类）已知函数multifit离散试验数据点的多项式曲线拟合LZXEC离散试验数据点的线性最小二乘拟合ZJZXEC离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合第6章：矩阵特征值计算Chapoly通过求矩阵特征多项式的根来求其特征值pmethod幂法求矩阵的主特征值及主特征向量rpmethod瑞利商加速幂法求对称矩阵的主特征值及主特征向量spmethod收缩法求矩阵全部特征值ipmethod收缩法求矩阵全部特征值dimethod位移逆幂法求矩阵离某个常数最近的特征值及其对应的特征向量qrtzQR基本算法求矩阵全部特征值hessqrtz海森伯格QR算法求矩阵全部特征值rqrtz瑞利商位移QR算法求矩阵全部特征值第7章：数值微分MidPoint中点公式求取导数ThreePoint三点法求函数的导数FivePoint五点法求函数的导数DiffBSample三次样条法求函数的导数SmartDF自适应法求函数的导数CISimpson辛普森数值微分法法求函数的导数Richason理查森外推算法求函数的导数ThreePoint2三点法求函数的二阶导数FourPoint2四点法求函数的二阶导数FivePoint2五点法求函数的二阶导数Diff2BSample三次样条法求函数的二阶导数第8章：数值积分CombineTraprl复合梯形公式求积分IntSimpson用辛普森系列公式求积分NewtonCotes用牛顿－科茨系列公式求积分IntGauss用高斯公式求积分IntGaussLada用高斯拉道公式求积分IntGaussLobato用高斯—洛巴托公式求积分IntSample用三次样条插值求积分IntPWC用抛物插值求积分IntGaussLager用高斯-拉盖尔公式求积分IntGaussHermite用高斯-埃尔米特公式求积分IntQBXF1求第一类切比雪夫积分IntQBXF2求第二类切比雪夫积分DblTraprl用梯形公式求重积分DblSimpson用辛普森公式求重积分IntDBGauss用高斯公式求重积分第9章：方程求根BenvliMAX贝努利法求按模最大实根BenvliMIN贝努利法求按模最小实根HalfInterval用二分法求方程的一个根hj用黄金分割法求方程的一个根StablePoint用不动点迭代法求方程的一个根AtkenStablePoint用艾肯特加速的不动点迭代法求方程的一个根StevenStablePoint用史蒂芬森加速的不动点迭代法求方程的一个根Secant用一般弦截法求方程的一个根SinleSecant用单点弦截法求方程的一个根DblSecant用双点弦截法求方程的一个根PallSecant用平行弦截法求方程的一个根ModifSecant用改进弦截法求方程的一个根StevenSecant用史蒂芬森法求方程的一个根PYZ用劈因子法求方程的一个二次因子Parabola用抛物线法求方程的一个根QBS用钱伯斯法求方程的一个根NewtonRoot用牛顿法求方程的一个根SimpleNewton用简化牛顿法求方程的一个根NewtonDown用牛顿下山法求方程的一个根YSNewton逐次压缩牛顿法求多项式的全部实根Union1用联合法1求方程的一个根TwoStep用两步迭代法求方程的一个根Montecarlo用蒙特卡洛法求方程的一个根MultiRoot求存在重根的方程的一个重根第10章：非线性方程组求解mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根mulGXF2用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根mulVNewton用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解第11章：解线性方程组的直接法SolveUpTriangle求上三角系数矩阵的线性方程组Ax=b的解GaussXQByOrder高斯顺序消去法求线性方程组Ax=b的解GaussXQLineMain高斯按列主元消去法求线性方程组Ax=b的解GaussXQAllMain高斯全主元消去法求线性方程组Ax=b的解GaussJordanXQ高斯-若当消去法求线性方程组Ax=b的解Crout克劳特分解法求线性方程组Ax=b的解Doolittle多利特勒分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos1LL分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos2LDL分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos3改进的LDL分解法求线性方程组Ax=b的解followup追赶法求线性方程组Ax=b的解InvAddSide加边求逆法求线性方程组Ax=b的解Yesf叶尔索夫求逆法求线性方程组Ax=b的解qrxqQR分解法求线性方程组Ax=b的解第12章：解线性方程组的迭代法rs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解crs里查森参数迭代法求线性方程组Ax=b的解grs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解jacobi雅可比迭代法求线性方程组Ax=b的解gauseidel高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解SOR超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解SSOR对称逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解JOR雅可比超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解twostep两步迭代法求线性方程组Ax=b的解fastdown最速下降法求线性方程组Ax=b的解conjgrad共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解preconjgrad预处理共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解BJ块雅克比迭代法求线性方程组Ax=b的解BGS块高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解BSOR块逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解第13章：随机数生成PFQZ用平方取中法产生随机数列MixMOD用混合同余法产生随机数列MulMOD1用乘同余法1产生随机数列MulMOD2用乘同余法2产生随机数列PrimeMOD用素数模同余法产生随机数列PowerDist产生指数分布的随机数列LaplaceDist产生拉普拉斯分布的随机数列RelayDist产生瑞利分布的随机数列CauthyDist产生柯西分布的随机数列AELDist产生爱尔朗分布的随机数列GaussDist产生正态分布的随机数列WBDist产生韦伯西分布的随机数列PoisonDist产生泊松分布的随机数列BenuliDist产生贝努里分布的随机数列BGDist产生贝努里-高斯分布的随机数列TwoDist产生二项式分布的随机数列第14章：特殊函数计算gamafun用逼近法计算伽玛函数的值lngama用Lanczos算法计算伽玛函数的自然对数值Beta用伽玛函数计算贝塔函数的值gamap用逼近法计算不完全伽玛函数的值betap用逼近法计算不完全贝塔函数的值bessel用逼近法计算伽玛函数的值bessel2用逼近法计算第二类整数阶贝塞尔函数值besselm用逼近法计算变型的第一类整数阶贝塞尔函数值besselm2用逼近法计算变型的第二类整数阶贝塞尔函数值ErrFunc用高斯积分计算误差函数值SIx用高斯积分计算正弦积分值CIx用高斯积分计算余弦积分值EIx用高斯积分计算指数积分值EIx2用逼近法计算指数积分值Ellipint1用高斯积分计算第一类椭圆积分值Ellipint2用高斯积分计算第二类椭圆积分值第15章：常微分方程的初值问题DEEuler用欧拉法求一阶常微分方程的数值解DEimpEuler用隐式欧拉法求一阶常微分方程的数值解DEModifEuler用改进欧拉法求一阶常微分方程的数值解DELGKT2_mid用中点法求一阶常微分方程的数值解DELGKT2_suen用休恩法求一阶常微分方程的数值解DELGKT3_suen用休恩三阶法求一阶常微分方程的数值解DELGKT3_kuta用库塔三阶法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_lungkuta用经典龙格-库塔法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_jer用基尔法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_qt用变形龙格-库塔法求一阶常微分方程的数值解DELSBRK用罗赛布诺克半隐式法求一阶常微分方程的数值解DEMS用默森单步法求一阶常微分方程的数值解DEMiren用米尔恩法求一阶常微分方程的数值解DEYDS用亚当斯法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_mid用中点-梯形预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_adms用阿达姆斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_adms2用密伦预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_yds用亚当斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_myds用修正的亚当斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_hm用汉明预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEWT用外推法求一阶常微分方程的数值解DEWT_glg用格拉格外推法求一阶常微分方程的数值解第16章：偏微分方程的数值解法peEllip5用五点差分格式解拉普拉斯方程peEllip5m用工字型差分格式解拉普拉斯方程peHypbYF用迎风格式解对流方程peHypbLax用拉克斯-弗里德里希斯格式解对流方程peHypbLaxW用拉克斯-温德洛夫格式解对流方程peHypbBW用比姆-沃明格式解对流方程peHypbRich用Richtmyer多步格式解对流方程peHypbMLW用拉克斯-温德洛夫多步格式解对流方程peHypbMC用MacCormack多步格式解对流方程peHypb2LF用拉克斯-弗里德里希斯格式解二维对流方程的初值问题peHypb2FL用拉克斯-弗里德里希斯格式解二维对流方程的初值问题peParabExp用显式格式解扩散方程的初值问题peParabTD用跳点格式解扩散方程的初值问题peParabImp用隐式格式解扩散方程的初边值问题peParabKN用克拉克-尼科尔森格式解扩散方程的初边值问题peParabWegImp用加权隐式格式解扩散方程的初边值问题peDKExp用指数型格式解对流扩散方程的初值问题peDKSam用萨马尔斯基格式解对流扩散方程的初值问题第17章：数据统计和分析MultiLineReg用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系PolyReg用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系CompPoly2Reg用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系CollectAnaly用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类DistgshAnalysis用Fisher两类判别法对样本进行分类MainAnalysis对样本进行主成分分析

利用MATLAB进行NACA0012翼型的“C”型网格生成，并解无源项的拉普拉斯方程得到正交网格

这MFC图像处理源代码总集包括了均值滤波，直方图均衡，高斯平滑，，锐化，拉普拉斯锐化（边缘检测），阈值变换，用Canny算子提取边缘，图像平移，旋转，缩放等，而且均能运行。

内容简介······本书专门讲述积分方法，涵盖各种函数积分的方法，从初等函数到特殊函数，从实变函数到复变函数.本书以方法为中心、以算例为导向，读者可在算例的引导下，逐步掌握积分之方法.本书从易到难，由浅入深，适用不同层次、不同群体的人阅读，他们可以是初学微积分的大学生，可以是已经学过微积分的研究生，也可以是有工作经验的科学家、工程师。
作者简介······金玉明，中国科学技术大学教授、博导。
1977-1992为创建我国**台同步輻射加速器而工作。
任“国家同步輻射实验室工程”（这是由国家计委命名的我国**个国家实验室）副总工程师，负责同步輻射加速器的物理设计。
该项目于1991年完成，于1992年获中国科学院科研成果特等奖，1995年获国家科技进步一等奖。
目录······前言绪论第1章不定积分1.1不定积分中的原函数概念1.2分项积分法1.3分部积分法1.3.1分部积分法的基本公式1.3.2分部积分法的推广公式1.4换元积分法1.5三角替代法1.6欧拉替换法1.7三角函数积分中的倍角法1.8倍角法的应用1.8.1在函数sinpx，cosqx，sinpxcosqx的积分中（p，q为正整数，或奇整数，或偶整数）1.8.2倍角法应用在含有三角函数与指数函数的积分1.9secnx和cscnx的积分1.10tannx和cotnx的积分1.11有理代数分式的积分法1.12无理代数函数的积分法1.13含有三角函数的有理式的积分法1.13.1一般的方法1.13.2微分积分法1.13.3XX替换法1.14含有双曲函数的有理式的积分法1.15配对积分法（组合积分法）第2章定积分2.1定积分的定义2.1.1黎曼定义2.1.2面积求和法的定义——曲线下的面积2.2定积分的基本公式和常用法则2.2.1定积分的基本公式2.2.2定积分中的几个常用法则2.3欧拉积分、欧拉常数及其他常用常数2.3.1B函数（Betafunction）2.3.2Γ函数（Gammafunction）2.3.3几个重要常数2.4定积分中的分部积分法2.5定积分中的换元法2.6含参变量的积分法2.7无穷级数积分法2.8反常积分（Improper）2.8.1反常积分的定义2.8.2反常积分存在的判别法2.8.3反常积分算例2.8.4伏汝兰尼（Froullani）积分2.8.5罗巴切夫斯基（Lobachevsky）积分法2.8.6一个通用的积分法则2.8.7有关欧拉常数γ的几个积分2.9定积分的近似计算2.9.1近似计算的方法2.9.2近似计算算例2.9.3近似计算的误差估算第3章定积分的应用3.1面积的计算3.1.1用定积分的定义来计算面积3.1.2几种常见曲线围成的面积的计算3.2曲线长度的计算3.3体积的计算3.3.1用逐次积分法计算体积3.3.2利用横截面计算体积3.3.3回旋体的体积3.4表面积的计算3.4.1投影法计算表面积3.4.2回旋体的侧面积计算法第4章重积分4.1二重积分4.1.1二重积分的定义及算例4.1.2二重积分上、下限的确定——穿线法4.1.3几个典型的积分次序及积分限变换的例子4.1.4两个一元函数乘积的积分4.2三重积分4.2.1三重积分的定义4.2.2三重积分的傅比尼定理4.2.3三重积分的算例4.3重积分的坐标变换4.3.1二重积分的坐标变换4.3.2三重积分的坐标变换4.3.3n重积分的坐标变换第5章曲线积分和曲面积分5.1曲线积分5.1.1XX型曲线积分5.1.2第二型曲线积分5.1.3曲线积分的应用5.2格林（Green）公式5.3曲面积分5.3.1XX型曲面积分5.3.2第二型曲面积分5.4斯托克斯（Stokes）公式5.5高斯（Gauss）公式5.6高斯公式和斯托克斯公式在场论中的应用5.6.1高斯公式在场论中的应用5.6.2斯托克斯公式在场论中的应用第6章傅里叶积分和积分变换6.1傅里叶（Fourier）积分6.1.1傅里叶级数6.1.2傅里叶积分公式6.2傅里叶变换及其性质6.2.1傅里叶变换6.2.2傅里叶变换的性质6.2.3傅里叶余弦变换和正弦变换6.2.4傅里叶变换及傅里叶余弦变换和正弦变换算例6.2.5傅里叶变换的应用6.3拉普拉斯（Laplace）变换6.3.1拉普拉斯变换6.3.2拉普拉斯变换的性质6.3.3单项式的拉普拉斯变换算例6.3.4拉普拉斯逆变换6.3.5拉普拉斯变换的应用第7章复变函数的积分7.1复变函数的概念7.1.1复数和复平面7.1.2复数

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

基于拉普拉斯正则化概率主元分析的故障检测

奥本海姆（AlanV．Oppenheim）教授是美国麻省理工学院电子学研究实验室（ELE）的首席研究员，其研究领域包括在一般领域的信号处理及应用。
奥本海默教授是美国国家工程院院士（NationalAcademyofEngineering）和IEEE会士，也是EtaKappaNu和SigmaXi的联谊会会员。
同时他还是古根海姆（Guggenheim）学者和以色列特拉维夫大学赛克勒尔（Sackler）学者。
奥本海姆教授因其出色的科研和教学工作多次获奖，其中包括IEEE教育勋章、IEEE百年杰出贡献奖、IEEE在声学、语音和信号处理领域的社会与科学成就奖和资深成就奖。
2007年他还获得了IEEEJackS．Kilby信号处理奖章。
目录第1章信号与系统SignalsandSystems第2章线性时不变系统LinearTime—InvariantSystems第3章周期信号的傅里叶级数表示FourierSeriesRepresentationofPeriodicSignals第4章连续时间傅里叶变换TheContinuous—TimeFourierTransform第5章离散时间傅里叶变换TheDiscreteTimeFourierTransf01Tll第6章信号与系统的时域和频域特性Time—andFrequeneyCharacterizationofSignalsandSystems第7章抽样Sampling第8章通信系统CommunicationSystems第9章拉普拉斯变换TheLaplaceTransform第10章Z变换TheZTransf01TII第11章线性反馈系统LinearFeedbackSystems附录部分分式展开Partial-FractionExpansion参考文献Bibliography习题答案Answers索引Inde

本书被IEEE“Spectrum”杂志称为“电路领域的经典之作”，是欧美“电路”课程采用最为广泛的教材。
近些年国内引进了该教材，从该书的第六版开始，至今已经是第十版，国内读者反应良好，被认为是当前所见到的最好教材之一。
全书共分18章，系统地讲述了电路的基本概念、基本理论、基本分析和计算方法。
主要内容有电路基本元件、简单电阻电路分析、电路常见分析法、运算放大器基本应用电路、一阶和二阶动态电路的分析、正弦稳态分析及其功率计算、平衡三相电路、拉普拉斯变换及其应用、选频电路、有源滤波器、傅里叶级数及傅里叶变换、双端口网络等。
书中每章内容均从现实生活中的实际应用展开，进行了详细的说明，列出了详尽的图表资料，安排了大量的例题、评测练习和习题，内容新颖，讲解透彻，非常适合于自学，是一本电路分析的优秀教材。
适读人群：本书是电气、电子、计算机与自动化等本科专业电路课程的教材，也可供相关学科的科技人员自学或参考。

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。