内插双正交整数小波变换(IWT)支持高效的图像无损压缩并且具有较低计算复杂度，但是为了保证整数输出，变换中包含了浮点数缩放因子并额外增加了三个提升步骤，降低了整数小波变换对图像的有损压缩效率。提出了一种基于优化因子的静止图像编码算法。在小波变换过程中，新算法利用一组基于2的整数次幂的分数代替浮点数缩放因子，消除变换中的浮点数乘法操作，降低变换的计算复杂度。实验结果表明，采用优化因子的图像压缩算法不仅有效降低了编码中小波变换的计算复杂度，而且获得了与采用浮点数缩放因子的内插双正交整数小波变换相近的峰值信噪比。

自己使用的Tcp客户端，因为工作学习需要学习的，把涉及私人项目的东西都删掉了，只留下一个代码框架，实现的功能是实现TCP客户端和服务器端传输一个数组以及指令。适合有需要的同学学习，也可以直接拿来用。

基于整数小波变换的数字图像水印实现，The proposed watermark embedding process is realized in integer wavelet transform (IWT) domain to defend the robustness property. Instead of inserting the watermark bits directly in the coefficients of cover media, an indirect embedding mechanism is proposed with the reference to a logistic map based secret key matrix which enhance the secrecy of the proposed embedding approach. Initially, the approximate sub band of the IWT transformed cover image is selected with the intention to embed the watermark.

任意长的整数加减法运算 设计算法，实现一个任意长的整数进行加法、减法运算的演示程序。例如：1234，5123，4512，3451，2345与-1111，1111，1111，1111，1111的加法结果为：0123，4012，3401，2340，1234。基本要求如下： （1） 利用链表实现长整数的存储，每个节点含一个整型变量； （2） 整型变量的范围：-（2^15 -1）~（2^15 -1）； （3） 输入与输出形式每四位一组，组间用逗号分隔开。如：1986,8213,1935,2736,3299； （4） 界面友好，每步给出适当的操作提示，并且系统具有一定的容错能力。 至少给出下面的测试数据： （1）0； 0 （2）-2345,6789； -7654,3211 （3）-9999,9999； 1,0000,0000,0000 （4）1,0001,0001； -1,0001,0001 （5）1,0001,0001； -1,0001,0000 （6）-9999,9999,9999； -9999,9999,9999 （7）1,0000,9999,9999； 1

用VerilogHDL设计实现64bit二进制整数乘法器，底层乘法器使用16*16小位宽乘法器来实现，底层乘法器使用FPGA内部IP实现；经过基于modelsim仿真软件对电路进行功能验证，基于Quartus平台对代码进行综合及综合后仿真，电路综合后的工作频率大于100MHz

周公解梦完整版本，mysql数据库信息，大概9000多条数据，带分类，名称，详细解析等。 周公解梦数据库.sql脚本文件，直接可以导入mysql，其他的数据库或许需要细微的修改。

配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。通过配电网重构，可以在不增加设备投资的情况下，充分发挥配电系统的潜力，提高系统的性能指标，具有较好的经济效益。配电网重构的算法有许多，包括数学规划方法，如分支定界法、0-1 整数规划、单纯形法等；启发式算法，如最优流算法、开关交换法等；智能优化算法，如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等。这个文件的内容是采用混合整数二阶锥(Mixed-integer second-order cone programming, MISOCP)实现配电网重构问题的求解。 提供了完整的使用MISOCP模型求解配电网重构问题的matlab代码。

lpsolve是一个matlab下高效的混合整数规划求解器，可以解决整数规划，混合整数规划，线性规划等问题

1602显示 红外遥控计算器 红外收发 1602显示 51单片机 加减乘除括号小数浮点数 整数等运算 适用于所有51系列开发板，不同开发板需要修改程接口 并且需要根据不同的红外遥控器设置对应的码值，在程序中做适当的修改。

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。