C-C方法及改進的C-C方法重構相空間的matlab程序
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性能：
3000數據耗時3分鐘
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參考文獻：
1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf
2、基于改進的C-C方法的相空間重構參數選擇4.pdf
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文件夾說明：
1、C_C_Method_luzhenbo2.m - 程序主文件，直接運行此文件即可!
2、LorenzData.dll - 產生Lorenz離散數據
3、DuffingData.dll - 產生Duffing離散數據
4、RosslerData.dll - 產生Rossler離散數據
5、ccFunction.dll - 計算S(m,N,r,t) - 原C-C方法中計算S(m,N,r,t)，改進的C-C方法中計算S2(m,N,r,t)
6、ccFunction_luzhenbo.dll - 計算S(m,N,r,t) - 改進的C-C方法中計算S1(m,N,r,t)
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致謝：
此稿本次修改的部分靈感來源于與研學論壇網友“張文鴿”和“yangfanboy”的討論，在此表示感謝!
標簽：
C-C
matlab
3000
程序
上傳時間：
2015-06-08
上傳用戶：lo25643
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?？紤]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。
標簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
