海浪摇滚的第一波由Dick　Dale和他的单曲“Let Go Trippin”掀起。在加利福尼亚州取得了成功。但是这类歌曲的灵感来自于无数的乐队――像Chantays乐队和Surfaris乐队，他们在全国範围内得到了认可（个别的如Pipeline和Wipe Out），几乎所有的这些乐队都在力争创造又一类的单一打击乐取得突破。海浪摇滚的第二次高潮被Beach Boys乐队掀起。他们把Four Freshmen的流行风和Chuck Berry中的海浪摇滚韵律相结合。象Jan&Ronny &the Day　tonas这些后来的乐队，但Beach Boys仍然坚持着为听众带去最后的海浪音乐，因为他们把富感染力的海滩和海浪声融入歌词中，而非以印象派的音乐取而代之。儘管如此，在60年代的艺术家们中间，海浪摇滚得到了广泛的尝试，而且一直流行到90年代，在此不得不对那些海浪摇滚作出影响的几代人。

代表:the Beach Boys

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是货运单据一致与否自动检查系统。

函式surf的作用：画三维曲面（色）图，起作用与mesh相似

surf(X,Y,Z) 　X、Y、Z中Z通常是X,Y的函式，即Z(X,Y)。X、Y通常是通过调用meshgrid函式生成的数据格线（具体参见meshgrid）。　surf(Z) 　surf(...,C) 　surf(...,'PropertyName',PropertyValue,...) 　surf(axes_handles,...) 　相关函式：mesh，meshc, meshz

加速稳健特徵(Speeded Up Robust Features, SURF)是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在欧洲计算机视觉国际会议(Europeon Conference on Computer Vision，ECCV)。该算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于SIFT算法。SURF标準的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。SURF 基于近似的2D 离散小波变换回响和并且有效地利用了积分图。

Herbert Bay (左)

该算法由Herbert Bay于2006年首次发表于ECCV，2008年正式发表在Computer vision and image understanding期刊上，论文被引9000余次。

作为尺度不变特徵变换（SIFT）算法的加速版，SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导。

Hessian矩阵是SURF算法的核心，为了方便运算，假设函式f(x,y)，Hessian矩阵H是由函式的二阶偏导数组成：