利用經典的COOLEY-TUKEY基2算法求復序列x[n]的DFTX[k].有Fortran的子程序和主程序,還有C程序
標簽： COOLEY-TUKEY Fortran DFTX 程序
上傳時間： 2017-03-26
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中卷積碼就是一種較好的信道編碼方式。這種編碼方式同樣是把k個信息比特編成n個比特，但k和n通常很小，特別適宜于以串行形式傳輸信息，減小了編碼延時。這里是卷積碼的viterbi算法C源代碼。
上傳時間： 2017-03-27
上傳用戶：ruixue198909
卷積碼就是一種較好的信道編碼方式。這種編碼方式同樣是把k個信息比特編成n個比特，但k和n通常很小，特別適宜于以串行形式傳輸信息，減小了編碼延時。這里是卷積碼的viterbi算法java源代碼。
上傳時間： 2014-11-26
上傳用戶：ztj182002
ellipse detection using the hough transform 作者 H.K. Yuen, J. Illingworth and J. Kittler Department of Electronics and Electrical Engineering University of Surrey, Guildford。對霍夫變換檢測檢測橢圓的原理有一定的參考意義。
標簽： J. H.K. Illingworth Department
上傳時間： 2014-02-25
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在linux偵測主機是否當機或關機，如果是的話就回報管理者
標簽： linux
上傳時間： 2017-04-09
上傳用戶：asdkin
以cos（2*pi*k*t/N）信號空間，k=0,1,……N-1, 取N= 4，8，16，32，64等基信號作為傳輸信號，通過計算機仿真正交信號的誤碼率。
上傳時間： 2014-01-02
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課程設計： 1.求出在一個n×n的棋盤上，放置n個不能互相捕捉的國際象棋“皇后”的所有布局。 2.設計一個利用哈夫曼算法的編碼和譯碼系統，重復地顯示并處理以下項目，直到選擇退出為止。 【基本要求】 1) 將權值數據存放在數據文件(文件名為data.txt，位于執行程序的當前目錄中) 2) 分別采用動態和靜態存儲結構 3) 初始化：鍵盤輸入字符集大小n、n個字符和n個權值，建立哈夫曼樹； 4) 編碼：利用建好的哈夫曼樹生成哈夫曼編碼； 5) 輸出編碼； 6) 設字符集及頻度如下表： 字符 空格 A B C D E F G H I J K L M 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 頻度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1
標簽：
上傳時間： 2017-04-24
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OTSU Gray-level image segmentation using Otsu s method. Iseg = OTSU(I,n) computes a segmented image (Iseg) containing n classes by means of Otsu s n-thresholding method (Otsu N, A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 9:62-66 1979). Thresholds are computed to maximize a separability criterion of the resultant classes in gray levels. OTSU(I) is equivalent to OTSU(I,2). By default, n=2 and the corresponding Iseg is therefore a binary image. The pixel values for Iseg are [0 1] if n=2, [0 0.5 1] if n=3, [0 0.333 0.666 1] if n=4, ... [Iseg,sep] = OTSU(I,n) returns the value (sep) of the separability criterion within the range [0 1]. Zero is obtained only with images having less than n gray level, whereas one (optimal value) is obtained only with n-valued images.
標簽： OTSU segmentation Gray-level segmented
上傳時間： 2017-04-24
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上傳時間： 2014-01-21
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Q. Zhou, J.K. Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. 這篇文章另辟蹊徑，利用“緊湊度值的變化、運動方向的變化”，區分人、人群、機動車。達到良好的分類效果。是運動目標分類領域的好文章。
標簽： Q. J.K. Classifying Aggarwal
上傳時間： 2013-12-17
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