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指纹识别技术是生物特征识别领域中最为成熟的一门应用技术，具有悠久的历史。长期以来，指纹识别技术主要应用于刑事侦查与司法鉴定领域，不被大多数人所了解。计算机与信息处理技术的飞速发展，为这门历史悠久的应用技术开拓了更为广阔的市场，指纹识别技术与相关产品越来越多地应用于民用市场。
多混沌图像加密方案，结合Logistic映射和超混沌Chen系统，实现像素置乱 + 灰度扩散的双重加密。代码完全基于MATLAB基础函数，无需额外工具箱。
专门针对HDR（高动态范围）图像设计，兼容浮点型数据、保留完整动态范围，避免普通滤波算法对HDR的数值截断问题。同时提供可视化对比和工业级优化建议，适配影视后期、计算摄影、高动态场景去噪等需求。
基于 MATLAB 的图像增强技术实现
虹膜识别 MATLAB 代码，涵盖图像预处理、虹膜定位、特征提取、BPN 训练与识别全流程。
支持向量机(SVM)是 90 年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。在这次课程设计中，我用到了 MATLAB 的 GUI 编程，学习了 SVM 支持向量机这个机器学习算法，深入学习了划分超平面，目标函数学习的对偶算法，核函数软间隔与正则化这些概念
SOMP高光谱分类MATLAB实现
摘要： 本文提出一种基于DNA算法的遥感图像加解密技术，结合生物DNA碱基编码规则与混沌系统，实现高安全性图像加密。算法将像素数据转换为DNA四碱基序列（A/T/C/G），通过模4代数运算（加、减、异或）和Arnold置乱完成像素混淆与扩散，并利用Logistic混沌映射动态生成随机密钥，显著提升密钥空间。测试基于MATLAB 2024B，核心程序包括DNA编码/解码、混沌序列生成及像素置乱模块，
MATLAB实现，包含数据预处理、CNN模型构建、训练、评估和实时推理等功能，专门用于道路特征提取任务。
这篇文章摘要（150字）： 海光DCU深度使用手记（上）分享了基于MCC2026超算竞赛的实战经验。文章首先澄清海光DCU（Deep Computing Unit）是兼容AMD ROCm生态的通用计算加速卡，其HIP编程接口与CUDA高度相似。作者详细介绍了超算环境配置（海光Z200系列DCU、DTK 25.04.4工具链）和从CPU到DCU的移植策略，重点设计了五阶段流水线架构，实现I/O与计算
