粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
详细的步骤以后的章节介绍
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
查看全文图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。
四连通指的是从区域内一点出发，可在区域中通过上、下、左、右4个方向的移动，到达区域内的任意像素位置；
八连通指的是从区域中的一点出发，可通过上、下、左、右、左上、右上、左下、右下这8个方向的移动组合来到达区域内的任意像素。
图像分割有三种以不同的途径：
★其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法；
★其二是通过直接确定区域问的边界来实现分割的边界方法；
★其三是首先检测边缘像素，再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。
在图像分割技术中，最常用的是利用阈值化处理进行的图像分割。
查看全文这里介绍区域标记算法，所谓区域标记就是把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。现在就介绍它们的基本思想。
1、 四邻域标记算法：
1） 判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2） 如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，最上有点，则标记此点为最上点的值。
3） 如果此点四邻域中的最左有点，最上都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
2、 八邻域标记算法：
1） 判断此点八邻域中的最左，左上，最上，上右点的情况。 如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2） 如果此点八邻域中的最左有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
3） 如果此点八邻域中的左上有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
4） 否则按照最左，左上，最上，上右的顺序，标记此点为四个中的一个。
注意：在这个过程中也可以求出每个不同标记点的数量，矩形区域。
查看全文摘 要：函数注册在Matlab和C++接口中起着重要的作用。在介绍函数注册作用的基础上，详细分析了函数注册的过程及应当注意的问题，并给出了一种实现函数注册的最简单的方法。用实例展示了函数注册的具体实现过程。
关键词：Matlab；C++；函数注册
查看全文摘要：
本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理，全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例，介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。
关键词：Matlab M-文件 引擎 编译器 Matcom Vc++
查看全文模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。
查看全文我作了个200次的for循环， 每次均需输出一幅图像，有没有自动将图像输出成jpg格式、所有的图片存于一个文件夹中的办法？ 另外每次还输出一个数值，可不可以将200个数值输出到一个excel表中？
查看全文Powered by pLog
