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投影

  • 提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差

    提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，一個信號段的歸一化瞬時頻率功率譜密度的最大值，根據信號 QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現，提出特征參數。

    標簽： 瞬時 幅度 零 信號

    上傳時間： 2015-09-20

    上傳用戶：牧羊人8920

  • 想學好計算機圖形學的大學生

    想學好計算機圖形學的大學生，老師和工程人員內容：動態的演示了圖形生成過程，詳細的源代碼使你粘貼后就可以運行，其中包括DDA、bresenham、逐點比較法直線生成算法；bresenham，DDA，中點畫圓算法；n次bezier，spline，Bspling，Hermite曲線生成算法；單線性，雙線性，Bezier曲面生成算法；矢量，點陣字符生成算法；掃描填充，種子填充算法，多邊形，直線裁剪算法；平移，比例，旋轉，原點對稱，錯切變換算法；斜測投影，一點，二點，三點透視算法；消影，斜平行投影，正軸測投影，透視投影算法，光照立體球，光照圓環，光照雙線性曲面等等！如果需要安裝圖形學演示系統的請到這下載

    標簽： 計算機圖形學 大學生

    上傳時間： 2013-12-17

    上傳用戶：xieguodong1234

  • 文中根據hough變換定位條碼圖像后

    文中根據hough變換定位條碼圖像后，利用雙線性插值將條碼旋轉至水平。然后定位單個字符。用投影法識別單個字符

    標簽： hough 變換 定位 圖像

    上傳時間： 2015-12-19

    上傳用戶：1051290259

  • 本手冊包括若干章節；每章描述 ENVI 提供的一系列處理程序。多數章節遵循 ENVI 的菜單結構。例如

    本手冊包括若干章節；每章描述 ENVI 提供的一系列處理程序。多數章節遵循 ENVI 的菜單結構。例如，第 4 章的標題為 “Basic Tools”，它描述的功能可以在 ENVI 的 Basic Tools 下拉菜單下找到。5 個附錄分別針對：ENVI基本功能、文件格式、波譜庫、地圖投影以及描述 ENVI 該版本的新特征。該介紹性章節包括與 ENVI 圖形用戶界面（GUI）的交互，使用 ENVI 窗口，及其它介紹性材料。

    標簽： ENVI 處理程序 菜單

    上傳時間： 2013-12-27

    上傳用戶：thesk123

  • Fisher線性判別是線性分類算法中最基本的一種算法

    Fisher線性判別是線性分類算法中最基本的一種算法，其基本思想是將d維空間中的樣本投影到一條最易于分類的投影線上，再進行分類。本文將用使用matlab實現Fisher線性判別算法，并給出４種閾值選擇的方法。

    標簽： Fisher 線性 判別 分類算法

    上傳時間： 2016-02-09

    上傳用戶：gxf2016

  • 本人以前做的些東西

    本人以前做的些東西，程序陸續上傳，和大家一起分享。本人由于無線上網，慢，所 以就只能一個個上傳了，諒解！（焦距電機,溫度 投影 工業控制、打印機、電子音響 、步進電機、示波器、接口轉換、雙機、PC、USB通信、溫度閉環控制、電機調速、點 陣顯示屏、救護車、交通燈、語音錄放、IC卡讀寫、液晶等等，還有些自己都不知道 是什么了，大家自己看看。）

    標簽：

    上傳時間： 2014-01-11

    上傳用戶：caozhizhi

  • 一個基于像素的字符分割。適合于數字

    一個基于像素的字符分割。適合于數字，字母單筆畫的分割。比一般的投影法要快。本例為行分割，稍加改動即可實現列分割。

    標簽： 像素 字符 分割 數字

    上傳時間： 2016-04-03

    上傳用戶：erkuizhang

  • 經緯度坐標換算軟件

    經緯度坐標換算軟件，經緯度BL換算到高斯平面直角坐標XY（高斯投影正算）

    標簽： 軟件

    上傳時間： 2013-12-26

    上傳用戶：baitouyu

  • 小波模極大值去噪

    小波模極大值去噪，Denoise_w_Mod_sim.m是主程序，P_gama.m，P_y.m，Py_Pgama.m是三種投影算法

    標簽： 模極大值 去噪

    上傳時間： 2016-05-30

    上傳用戶：wang5829

  • 基于歸一化互相關系數的算法在模板匹配和特征跟蹤中運用十分廣泛,但缺點是其計算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關的快速算法,在不修改歸一化互相關匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組

    基于歸一化互相關系數的算法在模板匹配和特征跟蹤中運用十分廣泛,但缺點是其計算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關的快速算法,在不修改歸一化互相關匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成 的子空間上的投影取代原圖像來進行互相關計算,以降低圖像精度來縮減計算復雜度. 實驗說明,當搜索窗口大小較小時,此 快速算法計算量明顯小于傳統的頻域快速歸一化互相關算法. 關鍵詞:模板匹配歸一化互相關系數子空間分解盒形基

    標簽： 系數 算法 模板匹配 十分

    上傳時間： 2016-06-02

    上傳用戶：gxrui1991

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