低照度

在现实生活中，由系统采集设备所获取的图像和视频，在周围环境光照不足的情况下容易出现对比度下降、细节丢失、色彩失真等问题。这些问题严重影响了图像后续处理与应用的效果。因此，有效地对低照度图像进行增强显得尤为重要。分析了低照度环境下图像质量降低的原因及其特性，探讨了当前常用的图像增强算法，并基于实际情况对这些算法进行了改进和优化。

matlab开发-低通Butterworthfilter。巴特沃斯滤波器是一种实现平坦频率响应的设计。

ThingSpeak 的 MATLAB 代码示例，用起来挺顺的，适合刚接触物联网的朋友。它的核心就是结合 ThingSpeak 平台和 MATLAB 的/可视化能力，把传感器数据上传再，全流程打通，效率还挺高的。你只需要有一个 ThingSpeak 账号，创建个频道，搞定通道 ID 和 Write API Key，贴上代码就能跑起来了。 随机传感器值的示例脚本random_sensor_value.m，写入 0 到 1023 之间的整数到指定频道，适合拿来练手。用 MATLAB 自带的 Analysis 模块跑，省事儿。你也可以拓展一下，比如接入真实传感器数据或者加点触发逻辑。 ThingSp

优化及修复多项功能，提升开发体验。 新增图表扩展、数据筛选功能，并支持季度选择。修复表单提交、excel导出、导航菜单等问题。升级iconfont版本，增强自定义主题能力。详情见版本更新日志。

MATLAB 数字低通信号频谱输出功能挺实用的，适合信号和通信领域的任务。通过该功能，你可以轻松和输出低通信号的频谱。对于信号的研究或者做一些通信实验，这个功能能大大提高效率。你可以直接在 MATLAB 环境中操作，省去多繁琐的步骤。挺适合做一些实验验证或者教学演示的。如果你在进行相关工作，试试看这个功能，应该会蛮有的。

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码

低通滤波的神器工具，推荐你试试HICUT.m，在 MATLAB 里跑起来还挺顺。它做的事也不复杂，就是把输入向量里超过某个频率阈值的成分砍掉，留下平滑干净的部分，蛮适合做信号降噪或者平滑的。 MATLAB自带一些滤波器设计工具没错，比如fir1、butter这些都好用，但有时候你就想快速上手，那HICUT就比较轻量，直接调用也方便。 用法也简单，解压hicut.zip，把HICUT.m丢到你的工作目录，在命令窗口敲help hicut看看，基本上就是传个向量，再加个阈值，它就给你搞定。 我平时做图像平滑、语音降噪都会拿这个用一用，响应也快，效果也还不错。你要是搞时间序列的平滑趋势，也适合。 嗯

低秩矩阵恢复算法的评估内容较易理解，适用于图像修复和推荐算法等应用场景。

图像里的低秩表示模型，挺适合搞图像重建、降噪这类需求的。它的思路其实直白——把图像看作一堆矩阵，挑出其中结构性强的那部分，也就是低秩成分，再加上点稀疏干扰做重构。嗯，效果还挺稳的。 图像分割的场景下，你可以试试潜在低秩表示子空间分割这套代码，优化做得不错，直接下载。另外，增广拉格朗日乘子法在低秩模型里也蛮常用，这份代码稀疏约束就比较顺手。 做高维图像的你，如果接触过张量 SVD，建议看看这个基于TT-SVD的低秩重构方案，Python 写的，接口清晰，上手快。 优化方面，这篇研究把稀疏低秩回归配合香农编码优化，读起来还挺有意思的。说实话，在 MATLAB 里玩这些模型，效率和收敛速度你都能感觉

介绍了精确增广拉格朗日乘子法在低秩表示交错方向法中的应用。该方法用于解决Robust PCA问题，通过对观测数据矩阵D进行分解，得到稀疏误差矩阵E_hat和低秩逼近矩阵A_hat。实验结果表明，该方法能够有效地分离出数据中的低秩结构和稀疏异常。