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杂谈 |
分类： JS |
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| Syntax: | background-image: |
|---|---|
| Possible Values: | | none |
| Initial Value: | none |
| Applies to: | All elements |
| Inherited: | No |
The background-image property sets the background image of an element. For example:
BODY { background-image: url(/images/foo.gif) } P { background-image: url(http://www.htmlhelp.com/bg.png) }
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把在形态、功能和信息等方面具有自相似性的对象称为分形。自相似性是指局部的形态与整体的形 态相似，局部与整体相互依赖。由此可以通过局部认识和推及整体。在自然界中，很多的自然景观就具有自相似性。如云彩、山脉、海岸线、火焰、水波等，只要抽 象出这些自然景观的某些特征，再不断放大，就可以得到整体。计算机分形图形就是利用这一原理实现的。
MATLAB作为一种科学计算软件，具有输入简捷、运算高效、内容丰富、扩展性强等特点，并且它还 可与Word结合起来，使含有MATLAB运行内容的文章的编辑变得非常方便。这些特点使MATLAB深受科技人员，特别是非软件专业的人们的喜爱。分形 在所有尺寸下都有无限的细节，因而完全由计算机不可能产生精确的分形，只能给出近似的描绘，即模拟。而这里给出的程序中均有一个控制精度的量，只要计算机 运算速度和屏幕分辨率允许，精度可任意提高。分形可作为双曲迭代函数系统的吸引子，根据程序中迭代的选取，将分形模拟分为确定迭代法和随机迭代法。
Cantor集
选 取一个欧氏长度的直线段，将该线
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被誉为大自然的几何学的分形（Fractal）理论，是现代数学的一个新分支，但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论 交叉结合，相辅相成。它承认世界的局部可能在一定条件下。过程中，在某一方面（形态，结构，信息，功能，时间，能量等）表现出与整体的相似性，它承认空间 维数的变化既可以是离散的也可以是连续的，因而拓展了视野。
分形几何的概念是美籍法国数学家曼德尔布罗特（B.B.Mandelbrot）1975年首先提出 的，但最早的工作可追朔到1875年，德国数学家维尔斯特拉斯（K.Weierestrass）构造了处处连续但处处不可微的函数，集合论创始人康托 （G.Cantor，德国数学家）构造了有许多奇异性质的三分康托集。1890年，意大利数学家皮亚诺（G.Peano）构造了填充空间的曲线。1904 年，瑞典数学家科赫（H.von Koch）设计出类似雪花和岛屿边缘的一类曲线。1915年，波兰数学家谢尔宾斯基（W.Sierpinski）设计了像地毯和海绵一样的几何图形。这些 都是为解决分析与拓朴学中的问题而提出的反例，但它们正是分形几何思想的源泉。1910年，德国数学
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%functione=edge(I,'canny',thresh,sigma);
%该函数实现Canny算子提取边缘点
%输入图像为I，标准差sigma，输出为边缘图像e
[m,n]=size(I);
Rr=2:m-1;cc=2:n-1;
e=repmat(logical(uint8(0)),m,n);
%产生同样大小的边缘图像e，初始化为1 ，即初始化边缘
GaussianDieOff=-0.001;%设定高斯函数消失门限
PercentOfPixelsNotEdges=-7;%用于计算边缘门限
ThresholdRatio=-4;%设置两个门限的比例
%首先设计高斯滤波器和它的微分
pw=1:30;
%设定滤波器宽度
ssq=sigma*sigma;
%计算方差
width=max(find(exp(-(pw.*pw)/(2*sigma*sigma))>GaussianDieOff));
%计算滤波算子宽度
t=(-width:width);
len=2*width
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matlab实现离散余弦变换压缩（JPEG压缩原理） JPEG图像压缩算法： 输入图像被分成8*8或16*16的小块，然后对每一小块进行二维DCT（离散余弦变换）变换，变换后的系数量化、编码并传输； JPEG文件解码量化了的DCT系数，对每一块计算二维逆DCT变换，最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。 DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角，因为左上放映原图像低频部分数据，右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。 实例程序： function Jpeg I=imread('D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif'); %该图片在安装matlab的目录中找，原图为灰度图象 I=im2double(I);%图像存储类型转换 T=dctmtx(8);%离散余弦变换矩阵 B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T'); %对原图像进行DCT变换 mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask); %数据压缩，丢弃右下角高频数据 I2=blkproc(B2,[8 8],'P
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分类： 智能优化算法 |
程序一：主程序
%TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序
%D是距离矩阵，n为种群个数
%参数a是中国31个城市的坐标
%C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定
%m为适应值归一化淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大
%alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任意小数,取1时关闭保护功能,建议取0.8~1.0之间的值
%R为最短路径,Rlength为路径长度
function [R,Rlength]=geneticTSP(D,a,n,C,m,alpha)
[N,NN]=size(D);
farm=zeros(n,N);%用于存储种群
for i=1:n
end
R=farm(1,:);
subplot(1,3,1)
scatter(a(:,1),a(:,2),'x')
pause(1)
subplot(1,3,2)
plotaiwa(a,R)
pause(1)
