最近邻分类器1NN分类器Matlab在小样本人脸识别里，最近邻分类器似乎比KNN，贝叶斯分类器还要好。

本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提

MATLAB实现BPSK根升余弦滤波器误码率绘制，有详细注释，可直接运行。

MATLAB实现的CT等距扇束重建，请用自带的myfanbeam进行投影获得投影数据。

（1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

分析了车辆常用行驶方式的效率，用matlab实现dijkstra算法，并对河北省主要城市的无向赋权图用上述算法求解了最短路径，含源程序和运行结果图

地震动衰减规律的matlab实现，应用胡聿贤的衰减规律公式进行不同距离上的PGA估算。
使用Matlab编写。

模糊PID,专家PID,神经网络PID等PID算法在MATLAB中的实现。

基于DWT的数字水印的嵌入、攻击、提取，用matlab实现

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。