手機短信收發(fā)程序 程序簡單易度，有很多比較有創(chuàng)意的地方 歡迎大家多多指教
上傳時間： 2015-06-24
上傳用戶：lz4v4
DelphiPackage實用集錦 動態(tài)數(shù)據(jù)模組 設計模式重整技術運用實例 以DelphiPackage架構多人開發(fā)應用程式環(huán)境
標簽： DelphiPackage 集錦 動態(tài)數(shù)據(jù) 模組
上傳時間： 2014-11-22
上傳用戶：GHF
這是一個簡單的小工具,有點類似我們使用form方式設計時,使用behaver方式讓各個form作轉(zhuǎn)場特效一樣,不過這個工具是針對各個movie clip,相信對一些Art設計師有一定的幫助囉, 使用的是Transition manager方式完成,相信不久會有利用tween class方式的程式產(chǎn)生器吧..其實我還蠻需要的...因為help檔沒有,有時要參考指令,都要上網(wǎng)查一次
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：hasan2015
一個可以利用XML製作播放清單的mp3 player組件,可以顯示歌曲的名稱和演唱者資訊和照片,功能蠻不錯的囉...
上傳時間： 2015-06-27
上傳用戶：ccclll
HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號數(shù)目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、和起始機率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求一個狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機率最大。
上傳時間： 2014-08-28
上傳用戶：heart520beat
數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 二維離散余弦變換的圖像壓縮 采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 直方圖均勻化 模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 圖像的自適應魏納濾波 運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 圖像的高通濾波和掩模處理 用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
標簽： 數(shù)字圖像 傅立葉變換 二維離散余弦變換 二維
上傳時間： 2015-07-01
上傳用戶：xieguodong1234
程序代碼說明 灰度AGV路徑識別 彩色AGV路徑識別 HSI彩色空間的AGV路徑識別 路徑中心線的定位 Radon變換的AGV路徑偏差檢測
上傳時間： 2015-07-01
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第三章列出了Windows CE執(zhí)行緒在排程時的幾個主要函數(shù)，在本章中將藉著分析這些函數(shù)的流程，來了解執(zhí)行緒在排程過程中的行為。本章所節(jié)選的程式碼全部來自[CEROOT]\PRIVATE\WINCEOS\COREOS\NK\KERNEL目錄下的 schedule.c檔
標簽： Windows
上傳時間： 2015-07-01
上傳用戶：xiaodu1124
使用pso求最小化一函數(shù) matlab程式碼，寫的非常簡潔(不到100行)，且還包括了2維的圖形展示，和大家分享參考!!! 一起學習matlab和各種optimize methods 最小化：(x-15)^2+(y-20)^2 The swarm matrix is swarm(index, [location, velocity, best position, best value], [x, y components or the value component]) Author: Wesam ELSHAMY (wesamelshamy@yahoo.com) MSc Student, Electrical Enginering Dept., Faculty of Engineering Cairo University, Egypt
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：zhaiye
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
