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编队控制仿真程序
为三个小车的编队控制仿真程序，均为m文件，在matlab下运行
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光伏MPPT控制
光伏MPPT控制，光伏MPPT控制，光伏MPPT控制，光伏MPPT控制，光伏MPPT控制，
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锁相技术 张厥盛
锁相技术 张厥盛版本，很不错的一本锁相环的书，我看到很多之类的书，后面的参考文献大都有此书。
- 2020-12-05下载
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基于蒙特卡罗法的二维随机裂隙模拟Matlab程序
基于蒙特卡罗法的二维随机裂隙Matlab程序，需要输入参数。
- 2020-06-26下载
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交通灯数字电路课程设计报告
西安邮电学院数字设计报告，此设计中的交通灯分为主干道与支感到交通灯，两个通道的红、绿、黄灯分别以40+35+5来交替。
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C语言帮助开发API文档
自己正在使用的c语言文档，比较全面
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CAN通信资料合集（精选）
CAN通信资料合集。全部是本人看过后觉得有用收益的内容，包括1.CAN通信入门教程（文档）。2.汽车CAN总线系统原理电子书。3.单片机的CAN代码。（1）STM32的CAN通信C代码。（2）51单片机+MCP2515的C代码。
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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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软件设计文档模板(SRS需求说明书，操作手册，软件需求规格说明书(Usecase)，软件需求说明书，概要设计说明书，详细设计说明书，数据库设计说明书，测试计划，测试分析报告等)
软件设计文档模板，包括：SRS需求说明书，操作手册，软件需求规格说明书(Usecase)，软件需求说明书，概要设计说明书，详细设计说明书，数据库设计说明书，测试计划，测试分析报告等
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MIMO无线信道建模与仿真
在本文的前半部分(第二章)，进一步总结了现有的MIMO无线衰落信道模型和建模方法。并在此基础上，根据发射端和接收端天线的阵列结构、发射信号的离开角与角度扩展、接收信号的到达角与角度扩展、角度功率谱、多普勒功率谱和信道的功率时延分布等参数，综合了一个统计MIMO无线信道模型。讨论了对相关性建模的等效形式和对视距路径传播的建模方法。还详细描述了基于三种常见的角度功率谱计算信道相关系数的问题。最后，基于该统计MIMO信道模型，提出了一种分布式MIMO系统的信道模型，该信道模型综合考虑了小尺度衰落、大尺度路径损耗和阴影效应，同时也考虑了天线元之间的空间相关性，能够比较全面的反映分布式M
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