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    標簽: MP3 百度 新聞

    上傳時間: 2017-03-10

    上傳用戶:2467478207

  • 除了CANopen協議介紹外

    除了CANopen協議介紹外,還有各家的CANopen裝置操作手冊,對你學習CANopen有很大的幫助

    標簽: CANopen

    上傳時間: 2017-03-12

    上傳用戶:firstbyte

  • 在Windows的資源管理器中選擇文件時是不是覺得有一些麻煩

    在Windows的資源管理器中選擇文件時是不是覺得有一些麻煩,我們在DOS下使用拷貝命令時使用通配符可是非常方便的呀!而在資源管理器中選擇多個文件時,我們必須使用鼠標配合Shift、Ctrl鍵來操作,非常麻煩,弄不好還得重來。

    標簽: Windows 資源管理器

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:er1219

  • MIPS 仿真器

    MIPS 仿真器,能夠實現匯編,反匯編和模擬運行。自己開發的,java課的大程,可能問題比較多,僅做參考,而且程序架構也設計地不是很好。但作為新手大程學習和簡單的MIPS模擬還是沒有問題的。 本 MIPS 模擬器支持的指令如下: add,addi,sub,subi,and,andi,or,ori,nor,beq,bne,j,jr,jal,lw,lh,lb,sw,sh,sb, 其中所有的跳 轉指令第三個操作數只能為一個行標簽[不支持相對地址以及絕對地址],標簽可 以寫在一行開頭,以冒號結尾。

    標簽: MIPS 仿真器

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:ruixue198909

  • 本書是把圖像處理基礎理論論述與軟件實踐方法相結合的第一本書

    本書是把圖像處理基礎理論論述與軟件實踐方法相結合的第一本書,它集成了岡薩雷斯和伍茲所著的《數字圖像處理》一書中的重要內容和MathWorks公司的圖像處理工具箱。本書的特色在于它重點強調了怎樣通過開發新代碼來增強這些軟件工具。本書在介紹MATLAB編程基礎知識之后,講述了圖像處理的主要內容,具體包括亮度變換、線性和非線性空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與配準、彩色圖像處理、小波、圖像數據壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、區域和邊界表示與描述以及對象識別等。 本書概念清晰,層次分明,可供從事信號與信息處理、計算機科學與技術、通信工程、地球物理、醫學等專業的大專院校師生學習參考,也可供相應的工程技術人員參考使用。

    標簽: 圖像處理 軟件 實踐

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:離殤

  • 模擬人的思維特點,提出一種新型智能控制器:仿人邏輯預測控制器. 該控制器融合了基于泛布爾代數的邏輯控制器和基于模型的預測控制器的特點, 是一種多值邏輯混合動態系統. Matlab仿真表明, 該控制器在

    模擬人的思維特點,提出一種新型智能控制器:仿人邏輯預測控制器. 該控制器融合了基于泛布爾代數的邏輯控制器和基于模型的預測控制器的特點, 是一種多值邏輯混合動態系統. Matlab仿真表明, 該控制器在模型匹配時性能良好, 在模型失配時依然能滿意運行, 表現出魯棒性強, 超調量小的特點. 與其它類型人工智能控制器相比, 該控制器結構簡單, 物理背景明確, 數學概念清晰, 便于在工業控制領域推廣應用.

    標簽: Matlab 控制器 邏輯 預測控制

    上傳時間: 2014-09-07

    上傳用戶:sdq_123

  • matalb控制系統實例源程序3

    matalb控制系統實例源程序3,與清華教材相配

    標簽: matalb 控制系統 源程序

    上傳時間: 2017-04-07

    上傳用戶:1109003457

  • 《Visual C++數字圖像獲取、處理及實踐應用》全面系統地討論了數字圖像處理的理論、設計及應用

    《Visual C++數字圖像獲取、處理及實踐應用》全面系統地討論了數字圖像處理的理論、設計及應用,內容包括位圖及圖像類的概念、圖像獲取、圖像增強、圖像復原、正交變換、壓縮編碼、圖像配準、運動檢測、特征提取、圖像分割及識別等知識。

    標簽: Visual 數字圖像 實踐

    上傳時間: 2017-04-14

    上傳用戶:zycidjl

  • jsp留言本 幾張圖片是從別人的網站弄來的感覺挺好看的

    jsp留言本 幾張圖片是從別人的網站弄來的感覺挺好看的,不需要配數據源,只要改路徑就可以使用,大家隨便改吧

    標簽: jsp 留言本 網站

    上傳時間: 2017-04-15

    上傳用戶:netwolf

  • 使用混合高斯函數

    使用混合高斯函數,對點配準的方法,他的魯棒性比較好。

    標簽: 高斯 函數

    上傳時間: 2014-09-07

    上傳用戶:gaome

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