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ATP-EMTP软件
ATP-EMTP是电磁暂态程序EMTP最为普遍使用的版本，可用来对电力系统的过电压等进行分析。
- 2020-11-07下载
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ESPRIT算法MATLAB仿真程序
旋转不变子空间算法ESPRIT算法MATLAB仿真程序 ，DOA估计中经典算法
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基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化.zip
【实例简介】基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化，借助于Hadoop中的MapReduce模型，将遗传算法划分为Map和Reduce两个阶段，在Map阶段并行化执行。真正意义上实现了遗传算法的并行化。
- 2021-11-22 00:37:18下载
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基于核回归 Kernel regression 的图像处理作者Takeda的matlab代码 应用于去噪 超分 去模糊等等
该程序很规范的应用核回归 Kernel regression 理论 以及应用了自适应高斯函数做核，达到图像处理的去噪，去模糊，超分等处理，本人项目用应用到的，感觉其他人也会用，因此分享，这是Takeda在07年发表的文章《Kernel Regression for Image Processing and Reconstruction》（IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 16, NO. 2, FEBRUARY 2007）中提供的代码，对于学习核回归理论的朋友很有帮助！
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电力系统谐波检测加汉宁窗插值算法Matlab实现
快速傅里叶变换是应用最广泛的一种谐波检测方法，但直接利用快速傅里叶变换进行谐波检测存在较大的误差，影响谐波分析结果的准确性。通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
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ZN法整定PID参数
ZN法整定PID参数,自动化专业的学生能有所帮助！
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西门子自由口通讯实例
自己最近琢磨出来的，已经测试好，可以正常收发数据，供参考
- 2020-11-28下载
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语音增强算法
语音增强算法，谱减法、小波变换以及数学形态学等的语音增强算法针对信噪比、语谱图、去噪情况，分析比较
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基于VTK光线投射法的CT图像三维重建_梅康平
基于VTK光线投射法的CT图像三维重建，一篇不错的文献。
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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