基于神经网络MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制，赵品，，针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案，使得输出信号能够跟踪给定光��

该代码实现了以下论文： Tomas Suk、Jan Flusser，“组合模糊和仿射矩不变量及其在模式识别中的应用”，模式识别，卷。 2003 年 36 月。 Suk & Flusser 在上述论文中推导出了一组六个不变量。 附上示例图像用于实验。

本代码实现是对大小写字母字符串进得仿射加密和解密的完整实现。 是为文章 “仿射密码加密解密实现”所实现

针对突发信号的盲接收，提出一种快速收敛的盲均衡算法．该算法将自适应滤波领域中的仿射投影和数据 重用思想引入修正常模算法(MCMA)盲均衡器．与传统的MCMA算法相比，大大提高了算法的收敛速率，适用于突 发信号的盲均衡．在数值模拟中，与传统的MCMA算法在收敛速率、稳态误差等方面进行了对比分析．

基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码.zip

基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码.zip

基于仿射和 B 样条网格的两个 2D 彩色/灰度图像或 3D 体积或点数据的配准和数据拟合。 配准可以基于强度/像素，或基于地标/对应点（参见 OpenSurf），或组合进行。 描述 基于像素的配准： 该函数是 D. Rueckert 等人中 b 样条配准算法的（增强）实现。 “使用自由形式变形的非刚性配准：对乳房 MR 图像的应用”。 包括 Rueckert（薄金属片弯曲能量）和 Jacobian（微分形）函数的平滑度惩罚。 还包括将局部标准化互信息作为配准误差，允许图像或体积为不同类型/模态，例如 MRI T1 和 T2 患者扫描。 这个怎么运作： 构建了一个 b 样条控制点网格，它控制输入图像的变换。 误差测量用于测量运动图像和静态图像之间的配准误差。 准牛顿 Matlab 优化器 fminlbfgs（也在 Mathworks 上）用于移动控制点，以实现两幅图像之间的最佳配准，

图像仿射变换的小例子，下载者自行选择图片。可以根据自己使用的需要，写成函数。

自适应控制，神经网络，非仿射非线性系统，不变集

海康智能软件的应用，通过工具寻找四条边，再求出相邻每两条边的交点，最后找出传感器四方表面中点及交叉线。