后缀数组模板

博客围绕后缀数组模板展开,虽无具体内容,但可推测会涉及后缀数组模板的相关知识,后缀数组在信息技术领域常用于字符串处理等方面。
#include<bits/stdc++.h>
const int maxn=100008;
int n,k;
int s[maxn];
int sa[maxn],rk[maxn],height[maxn],a[maxn],b[maxn],cnt[maxn];
inline void get_sa()
{
    int m=1000;
    int *rk_1=a,*sa_2=b,*tmp;
    for(int i=1;i<=n;++i)   ++cnt[rk_1[i]=s[i]];
    for(int i=1;i<=m;++i)   cnt[i]+=cnt[i-1];
    for(int i=n;i;--i)  sa[cnt[rk_1[i]]]=i,--cnt[rk_1[i]];
    
    for(int k=1,p;k<=n;k<<=1,m=p){
        p=0;
        for(int i=n-k+1;i<=n;++i)   sa_2[++p]=i;
        for(int i=1;i<=n;++i)   if(sa[i]>k) sa_2[++p]=sa[i]-k;
        
        for(int i=1;i<=m;++i)   cnt[i]=0;
        for(int i=1;i<=n;++i)   ++cnt[rk_1[sa_2[i]]];
        for(int i=1;i<=m;++i)   cnt[i]+=cnt[i-1];
        for(int i=n;i;--i)  sa[cnt[rk_1[sa_2[i]]]]=sa_2[i],--cnt[rk_1[sa_2[i]]];
        
        tmp=sa_2;
        p=1;
        tmp[sa[1]]=1;
        for(int i=2;i<=n;++i){
            if(sa[i]+k<=n&&sa[i-1]+k<=n&&rk_1[sa[i]]==rk_1[sa[i-1]]&&rk_1[sa[i]+k]==rk_1[sa[i-1]+k]){
                tmp[sa[i]]=p;
            }
            else{
                tmp[sa[i]]=++p;
            }
        }
        if(p==n)    break;
        swap(rk_1,sa_2);
    }
}
inline void get_height()
{
    int k=0;
    for(int i=1;i<=n;++i)   rk[sa[i]]=i;
    for(int i=1;i<=n;++i){
        if(rk[i]>1){
            if(k)   --k;
            int j=sa[rk[i]-1];
            while(i+k<=n&&j+k<=n&&s[i+k]==s[j+k]){
                ++k;
            }
            height[rk[i]]=k;
        }
    }
}

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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