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MATLAB图像分割提取算法源代码（示例车牌识别）
这个matlab程序实现了目标对象的图像分割与提取技术，附件里的程序以车牌的检测与识别为例，效果非常好。
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办公室股票行情查看软件，可以调节窗口成自己需要的参数小窗口
一款可以自由选择显示各种参数(涨跌幅、涨跌金额等等)栏目的悬浮窗口股票行情查看小软件，适用于办公室等场合
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OFDM for Wireless Multimedia Communications
[eBook] OFDM for Wireless Multimedia Communications - R. van Nee, R. Prasad - Artech House, 2000
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2维FFT的FPGA实现
xilinx FPGA的二维FFT实现，有完整的testbench代码，绝对是不容错过的优秀代码。经过matlab仿真对比，精度令人满意。
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毕业设计神经网络论文
神经网络 手写体识别 数字识别 模式识别 毕业设计
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C#酒店管理系统完整版
代码完整的C#宾馆酒店管理系统源代码，你甚至可以把它作为真正的酒店系统来使用，单从界面来说已经很不错了，而且它的功能也很完善，大家可以看运行截图，开单结账、收银、客户管理等做的都不错。
- 2021-01-05 20:28:53下载
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ST—FOC4.2电机库全中文指南
STM32-PMSM-SDK-V4.2-使用指南中文版,FOC:高动态性能高频注入法(HFI)无传感器算法 同时控制2个马达STM32 PMSM FOCSDKV42概述life. augmentedSTM32 PMSM FOC SDK V4.2SDKV42软件包包含: PMSMFOC固件库和 ST MC WOrkbench(GUI)允许用户使用STM32进行单或双PMSM马达的FOC的驱动,其支持STM32FOXX, STM32F1Xx, STM32F2XX, STM32F3XXKSTM32F4xXSingle/Dualsimultaneous FocSTM32F3xxSTM32F4XxXSTM32F0XXWide range of motor controlSTM32Flxxalgorithms implemented forSTM32F2xxspecmc applicationsSTM32F PMSM FOC FW libraryST MC WorkbenchMISRA C rules 2004 compliancyFull customization and real timeStrict ANSI C compliancycommunication through PC software整合:软件库+产品(MCU、功率器件等)+应用高端应用,单/双马达控制STM32F4xXI 80MHZ. Cortex-M4FOC:高动态性能高频注入法(HFD)无传感器算法STM32F2XX低CPU负荷,大部分时间用于应120MHZ. Cortcx-M3用软件上STM32F3XX同时控制2个马达72MHZ, Cortex-M4Industrial motorFitness. wellness andFOC MCdriveshealthcare中/低端应用FLib要求:STM32F 10372MHZ Cortex-M32★·FOC矢量控制对马达进行高效控制STM32FOXXames降低马达的噪音:正弦波电流48MHZ Cortex-MO硬件成本优化:1- shunt电流采STM32F100样,无传感器算法24MHZ Cortex-M3FanHome appliances低端应用MC FWSTM8S· Scalar controllib24MHZST core成本敏感应用算法集及MCU支持ST MC FOC SDK V4.2STM32F3XX F4XXSTM32F103X HD/XL F2XSTM32F103X LD/MDSTM32F1OOX STM32FOXXDual MotorshuntSensorlessDebugSTO+PLLTuningshuntControlHFIFluxSensorlessGUIICSMax FOC xMax FocWeakeningSTO+ CORDICsupportF103~23kzF3-30kZF2XX-40kzIPMSMUSARTEncoderFreeRtosF4-50kZMTPAAdd-OnF103. F2XXMaX FocMax focdafoeDual wFeedMax FoCDual xF103~20kHForwardHallF100~11kHz123 kHZF3 27kZFOXX 12 kHZF2XX36KHF4--45kz*:在 sensorless模式下STM32FOC性能指标STM32FSingle motorDual motor@20kHz PWM/10kHz FOCCodeRAMCPUCodeRAMSTM32FCPUConfigurationusageusagesize( Kb)(Kb)load (%Configurationsize(Kb(Kb)load(%)shunt/STM32F10017.82.658.0NANANANAsensorlessshunt/STM32F05x16.72.745.2NANANANAsensorlessshunt/Motor 1&2STM32F103x16.22.521.33 shunt/17,53.949.4sensorlesssensorlessshunt/Motor 182STM32F2x15.52.613.93 shunt/17.53.929.0sensorlesssensorlessshunt/Motor 182STM32F30X16.72.7152(*)3 shunt/18.84.033.3sensorlesssensorlessshunt/Motor 1&2STM32F4x15511.13 shunt/17.53.923.5sensorless2.6sensorless()+8% if with HFISDK FOC V42新增特性life. augmentedFOCV4.2库新增支持芯片新增支持芯片STM32F301x6/x8-STM32F302x6/x8加入STM32F30x的1个ADC模块的三电阻采样算法快速5 MSPS ADC5△ADC高级的数字电路先进的模拟外设比较器PGA-DAC5数字信号处理器微控制器点单元SDK FOC V42新增“ Motor profiler新增自动测试识别电机参数算法测试PMM马达参数:Rs,Ls,Ke测试转动参数:JFElectrical motor parameters有利于无位置传感控制Current regulators tuning快速FOC转动电机DPI没有硬件以及特别设备要求Rs LSMechanical motor parametersSensorless tuningPMSM motorsNew algorithm
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SIFT算法详解及应用(讲的很详细)
SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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关于移动机器人路径规划的ppt，参考了大量文献，涵盖了几乎可以看到的所有成熟路径规划算法并且加入了很多作者本人的理解。希望对需要的朋友有所帮助
关于移动机器人路径规划的ppt，参考了大量文献，涵盖了几乎可以看到的所有成熟路径规划算法并且加入了很多作者本人的理解。希望对需要的朋友有所帮助。-on mobile robot path planning ppt reference to the vast body of literature, cover almost all can see the maturity path planning algorithm and to the many authors I understand. Hope to a friend in need of help.
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计算机三级网络技术无纸化考试模拟软件（2018.3）
计算机三级等级考试网络技术无纸化考试模拟软件（2018.3），包含2017年的题库
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