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有限差分法的学习教程
这个教程是我们老师自己写的，有具体应用实例，很不错哦
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蓝牙技术基础资源课件
蓝牙技术基础资源课件 每章都有 对于蓝牙技术介绍的很详细
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Spass数据（2-3.sav）
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digsilent调试笔记
电力系统仿真软件digsilent调试笔记
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车辆检测数据集
汽车数据，可用来分类学习，和分类识别中，各种视角，各种车型，非常好的一个数据。
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灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现
图像的特征提取是图像的识别和分类$基于内容的图像检索$图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点#文中深入研究了基于灰度共生矩阵( /012) 的纹理特征提取方法，给出了基于 234536 的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响#分析结果对优化灰度共生矩阵的构造$实现基于灰度共生矩阵( /012) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义
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提升小波包去噪MATLAB算法
MATLAB编写的小波去噪程序可以使用，可用于信号预处理
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SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
SIFT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。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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cpu设计实例-verilog
cpu设计实例-verilog,通过这个文档 你可以很快的入手如何设计一份8位的cpu,其中的指令码位16位什么是CPU?CPU即中央处理单元的英文缩写,它是计算机的核心部计算机进行信息处理可分为两个步骤1)将数据和程序(即指令序列)输入到计算机的存储器中2)从第一条指令的地址起开始执行该程序,得到所需结果,结束运行。CPU的作用是协调并控制计算机的各个部件执行程序的指令序列,使其有条不紊地进行。因此它必须具有以下基本功能a)取指令:当程序已在存储器中时,首先根据程序入口地址取出一条程序,为此要发出指令地址及控制信号b)分析指令:即指令译码。是对当前取得的指令进行分析,指出它要求什么操作,并产生相应的操作控制命令c)执行指令:根据分析指令时产生的操作命令形成相应的操作控制信号序列,通过运算器,存储器及输入/输出设备的执行,实现每条指令的功能,其中包括对运算结果的处理以及下条指令地址的形成将其功能进一步细化,可概括如下1)能对指令进行译码并执行规定的动作;2)可以进行算术和逻辑运算;3)能与存储器,外设交换数据4)提供整个系统所需要的控制尽管各种CPU的性能指标和结构细节各同出功能分析,可知任何一种内目部结构至少应包含下面这些部件:1)算术逻辑运算部件(ALU)2)累加器;3)程序计数器;4)指令寄存器,译码器;5)时序和控制部件RISC即精筲指令集计算机( Reduced instruction seComputer)的缩写。它是一种八十年代才出现的CPU,与一般的CPU相比不仅只是筒化了指令系统,而且是通过筒化指令系统使计算机的结构更加筒单合理,从而提高了运算速度。从实现的途径看, RISC-CPU与一般的CPU的不同处在于:它的时序控制信号形成部件是用硬布线逻辑实现的而不是采用微程序控制的方式。所谓硬布线逻辑也就是用触发器和逻辑门直接连线所构成的状态机和组合逻辑,故产生控制序列的速度比用微程序控制方式快得多,因为这样做省去了读取微指令的时间RISC_CPU也包括上述这些部件,下面就详细介绍一个筒化的用于教学目的的 RISC-CPU的可综合 Veriloghdl模型的设计和伤真过程RISC CPU结构RISC_CPI是一个复杂的数字逻辑电路,但是它的基本部件的逻辑并不复杂。可把它分成八个基本部件:1)时钟发生器2)指令寄存器3)累加器4) RISC CPU算术逻辑运算单元5)数据控制器6)状态控制罨D7)程序计数器8)地址多路器中各部件的相互连接关系1时钟发生器时钟发生器时钟发生器利用外来时钟信号米生成一系列时钟信号送往的其他部件。其中是外来时钟的八分频信号。利用的上升沿来触发控制器开始执行一条指令,同时信号还将控制地址多路器输出指令地址和数据地址。信号用作指令寄存器、累加器、状态控制器的时钟信号则用于触发算术逻辑运算单元。时钟发生器c1kgen的波形
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