说明：考虑L的三个不同值：L＝256（3个数据段），L＝128(7个数据段)和L=64（15个数据段）。各自的谱估计图如上图所示。可以明显的看到，加窗明显的减小了频谱上的假谱峰，但也更加进一步平滑了谱峰。所以，对于L＝64的情况，在ω＝0.8π的谱线可以很确定的辨认，但是那两个靠近的谱峰不容易区分。对于L...

matlab 不同 三个 考虑

说明：AES-128, AES-192, and AES-256 加密与解密。Matlab源程序。

AES加密解密 aes-128 aes--matlab AES-encryption 加密解密

说明：256灰度图像的位图二值化matlab程序在经典图像教材中均有提及，现在用matlab来思想演示

DEMO 层位 二值化 matlab-图像二值化 二值化-MATLAB

说明：资源描述利用MATLAB将256色图转为灰度图。亲测有效，欢迎下载

matlab 灰度

说明：国际标准测试图片，大小512*512和256*256，有灰度图和彩色图，可做算法

标准灰度图 标准测试-图 256-彩色-测试 标准图片大小 512*256图片

说明：对256×256大小的8bit灰度lena图像进行仿真计算，稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构算法采用OMP（正交匹配追踪）算法。

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说明：对比BP，OMP，StOMP对自然图像的重构效果,输入图像是一幅256*256的lena图像，我们使用压缩采样后，再用上述三种方法对其进行重构，比较其结果，其中StOMP方法是用不同的阈值

图像压缩 图像重构 stomp-effect OMP图像重构 BP-omp对比 lena-256

说明：读入一幅256*256图像，将它分成8*8pixel的若干块，对每块做DCT变换，保留Z型顺序的若干变换系数，进行IDCT重构图像，计算重构图像的信噪比

dct-idct 图像--IDCT matlab-DCT IDCT dct

说明：将图像分为16*16的分块进行计算,稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法,对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真。

观测矩阵 lena重构 图像-重构-omp 图像随机分块 DCT-OMP

说明：基于matlab的指纹识别系统，采用基于细节点对比，输入图像必须是256×256，8－bit灰度值，500dip的指纹。

指纹-Matlab matlab的指纹 指纹--matlab fingerprints minutiae-matlab