[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
量子遗传算法就是基于量子计算原理的一种遗传算法。将量子的态矢量表达引入了遗传编码，利用量子逻辑门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
1 http://www.ros.org/news/2017/02/ros-binary-logger-package.html
使用MATLAB语言和excel对以下信源进行香农编码，并求出平均码长和编码效率。
首先介绍下文件操作的相关概念吧，文件一般指存储在外部介质上的数据的集合，即一般数据是以文件的形式存储在外部介质上，这个介质可以是我们的硬盘也可以是其他的具有存储能力的物体。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
Hello,大家好。今天我们来聊一聊GA(遗传算法)。见名知意，GA是科学家们从生物学上得来的启示,这一渊源早已在江湖上流传,就不赘言。本文希望能用糖葫芦帮助初学者们一窥GA,了解具体的糖(真)葫(的)芦(皮)制作流程以及如何用Matlab实现简单优化。
读研究生的时候上了智能控制的课，课上讲了遗传算法、粒子群算法还有模糊控制等等。我对遗传算法非常感兴趣，用MATLAB复现了遗传算法进化蒙娜丽莎，这也是我公众号头像的来源。
作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
我们首先从函数出发，既然是寻找全局最优解，我们可以想象一个多元函数的图像。遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）
求函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的最大值。
P(i)=P(i)*2-fix(P(i)*2); %将累加概率转化为L(i)位二进制码字
从R2012a版本及以后的所有Simulink模型都采用slx文件名作为默认格式。Simulink是MathWorks公司集成在该公司著名的技术计算分析解决方案MATLAB中的一种模仿建模解决方案。slx取代了以前的mdl格式，由于采用了zip压缩，可以实现更小的文件大小，具有更好的内化支持，并能实现增量加载。.slx文件是以slx格式保存的Simulink模型。从其内部结构来看，Simulink模型（.slx）是一个常规的ZIP档案，它包含了一个结构化的XML文件集合，主要的模型规范定义在simulink/blockdiagram.xml文件中。这种模型可以直接在MathWorks Simulink或MathWorks MATLAB中打开，也可以通过第三方工具（如Simulink Library for Java）在其他软件中导入。MathWorks MATLAB和Simulink提供了将传统MDL模型转换为SLX格式的本地工具。
在一定的时间内，有一群兔子，其中一些比另外一些兔子跑得快，而且更聪明，这些兔子被狐狸吃掉的可能性比较小，因此它们中的多数就存活下来并繁殖更多的兔子。当然，一些跑得慢而愚蠢的兔子也会存活下来，只是因为它们比较侥幸，这些存活的兔子群开始生育。生育的结果是兔子遗传材质的充分融合：一些跑得慢的兔子生出了跑得快的兔子，一些跑得快的兔子生出跑得更快的，一些聪明的兔子生出了愚蠢的兔子，等等。在最顶层，自然界不时地变异一些兔子的基因材质。所产生的小兔子平均来说要比原始的群体更快更聪明，因为从狐狸口中生存下来的父代多数是跑得更快、更聪明的兔子。同样，狐狸也经历相似的过程，否则兔子可能跑得太快又太聪明以致狐狸根本抓不到了。
如果BytesAvailableFcnMode设置的为byte，则使用 fwrite 。
i P 变换成二进制数； 5. 取 i P 二进制数的小数点后 i K 位即为该消息符号的二进制码字。
打开System Generator，然后将第一次设计的滤波器文件Copy一份然后进行一些更改，或直接新建模型，以可以参考前几篇文章
将图像拖放到代码行或公式行中；应用复杂的图像处理算法；在一个系统中，通过一个集成的工作流程，就可以分析、可视化和生成交互式应用程序。
bwfill, bwlabel, impixel, roipoly, roifill
音频信号是一种连续变化的模拟信号,计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源而得到的音频信号必须经过采样、量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
在使用altera 的FPGA中的rom过程中常常会使用到.mif文件或.hex文件。对于初学者，无论mif还是hex都是很令人疑惑的东西，这里就对mif文件的格式及其创建做一点简单的说明。
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时，最常用的是直接型结构，简单方便，在实现直接型结构时，可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
数字通信，就是把一切声音，图像，文字，都变成 0，1 这种二进制代码，这种转换过来的数据，我们可以称之为原始数据 bit 那么，这种原始的 bit，是否可以直接调制，转换成电磁波发送出去呢？答案是不可以，因为电磁波传输过程中，一定会存在于扰和噪声，从而产生差错
CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。
本节讲解如何讲讲代码（Matlab、HDL、C/C++）导入到 System Generator 并使用。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
1）LFSR:线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register, LFSR）是指给定前一状态的输出，将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。异或运算是最常见的单比特线性函数：对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入，再对寄存器中的各比特进行整体移位。
图像有L阶灰度，n_i 是灰度为 i 的像素数，图像总像素数 N=n_1+n_2+…+n_L
.mif 和 .coe 是 FPGA 设计中常用的存储文件，用于 ROM、RAM 等存储器数据的加载，常见的还用在 DDS 信号发生器和 FIR 滤波器的设计中。
使用MATLAB的时候有一些系统命令可以方便我们的操作，如在当前的工作区中可以使用系统命令保存为一个文件、加载文件、显示日期、列出目录中的文件和显示当前目录等。
数字频带信号通常也称为数字调制信号，其信号频谱通常是带通型的，适合于在带通型信道中传输。数字调制是将基带数字信号变换成适合带通型信道传输的一种信号处理方式，正如模拟通信中的一样，可以通过对基带信号的频谱搬移来适应信道特性，也到同样的目的可以采用频率调制、相位调制的方式来达到同样的目的。
当调用接受数值输入参数的 Python 函数时，MATLAB 会将双精度值转换为最适合在 Python 语言中表示该数据的类型。例如，要调用 Python math 模块中的三角函数，请传递 MATLAB 双精度值。
运算符是一个符号，它告诉编译器执行特定的数学或逻辑操作。MATLAB主要用于整个矩阵和阵列的操作。因此，MATLAB中的运算符既可用于标量数据也可用于非标量数据。MATLAB允许以下类型的基本操作
1. https://ww2.mathworks.cn/videos/matlab-and-simulink-robotics-arena-matlab-apps-with-ros-1526379787323.html
最近在学习matlab图像处理部分，发现人脸识别这一块非常好玩，在这里做个总结。
好久没用MATLAB了，今天在利用MATLAB进行数据处理时，突然发现自己忘记了该如何产生自己需要的随机数形式，于是又查了一通资料。现对其进行一个简单的总结，供自己和大家以后参考： 1. randi : 产生均匀分布的伪随机整数
mnist database（手写字符识别） 的数据集下载地：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。
在上一辑中，给大家介绍了如何使用matlab自带工具箱实现高精度计算(详见：如何用matlab做高精度计算？【第一辑】)。本期给大家带来两款来自File Exchange源代码共享资源库的宝贝，它们都是出自大神John D'Errico之手。前者是专门用于处理超大值整数运算的 —— Variable Precision Integer Arithmetic，对应数据类型为vpi，后者是用于处理浮点数计算的 —— HPF (a big decimal class)，对应数据类型为hpf。
NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来，其改进主要是针对如上所述的三个方面： ①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； ②引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； ③采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。
length：数组长度(即行数或列数中的较大值)； 使用方法： n=length(A)：如果A为非空数组，返回行数和列数两者之间数值较大的那一个值，即相当于执行了max(size(A))；如果A为空数组，则返回0；如果A是一个向量则返回A的长度。
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
1.基本概念 1. 图像分类 模拟图像：连续变化的函数 数字图像：离散的矩阵表示 二值图像：只有0、1 （黑、白） 灰度图像：像素取值是 0-255 ，有中间过度。 彩色（索引）图像：两个矩
选自MIT 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，麻省理工学院（MIT）Antonio Torralba 等人发表了一篇题为《mNeuron: A Matlab Plugin to Visualize Neurons from Deep Models》的文章，介绍了一个可视化深度模型神经元的 Matlab 插件 mNeuron，能够可视化单个神经元和单个神经元模式；并共享了该插件实现的代码和 4 个应用演示。 项目链接：http://vision03.csail.mit.edu/cnn_a
整个算法的基础就是达尔文的生物进化论，“物竞天择，适者生存” 这句话已经是常识了。
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