幾種圖像處理源碼 程序代碼說明 P0301：數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2013-11-25
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igbt質量越高得到的下載個數越多, zheshi 質量高的源碼
上傳時間： 2013-12-23
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執行步驟1: 執行EX1126程式進入學生考試系統 權限描述: 使用者查詢:於”姓名”中輸入”Arno”,於”學號”中輸入”good”,再按下”使用者查詢” 即可查詢. 修改使用者:於”姓名”中輸入”GUEST”,於”學號”中輸入”0000”,再按下” 修改使用者即可修改: 功能描述: 使用者開始考試,於”姓名”中輸入自己的姓名,於”學號”中輸入學號,再按下” 考試去”即可: 開始考試,同時系統紀錄考生狀態為”1”. 使用者考試,完成後按下”結算成績”,同時系統顯示紀錄考生該科分數,同時清除考生登入狀態,使其無法重覆考試,老師並可查詢考生成績.
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2013-12-19
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灰關聯度在變壓器故障診斷中的應用；適合對灰度關聯感興趣的學習者
上傳時間： 2016-08-01
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找到的一個基本的限幅OFDM峰均比抑制算法matlab仿真程序
上傳時間： 2013-12-11
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利用人臉的灰度值的不同可以高效識別人臉區域以及定位的功能，以及可以識別非人臉
上傳時間： 2013-12-22
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溫度計最大轉化時間750微秒,顯示溫度-55到+125度,顯示精度為0.1度顯示采用4LE共陽顯示測溫值。
上傳時間： 2014-11-28
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很多測量軟件輸入數據格式為：度.分秒，該程序把原始的XX°XX′XX.XXX″，轉成XX（度）.XX（分）XXXXX（秒）格式，其中秒為XX.XXXX，小數點被去掉，以方便測量軟件計算使用。程序隨小，但很實用。
上傳時間： 2016-08-07
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