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電阻抗<b>成像</b>

這個連接池是直接從JIVE中取出來的

這個連接池是直接從JIVE中取出來的，進行了一下修改，使得連接參數直接在程序中設定而不是從屬性文件中讀取。 [b]用法：[/b] 先設定自己的連接參數，在DbConnectionDefaultPool.java文件的loadProperties方法中。注意你也需要設定連接池的log文件的存放位置。

標簽： JIVE 連接

上傳時間： 2016-11-21

上傳用戶：TF2015
漢諾塔！??！ Simulate the movement of the Towers of Hanoi puzzle Bonus is possible for using animation

漢諾塔?。。? Simulate the movement of the Towers of Hanoi puzzle Bonus is possible for using animation eg. if n = 2 A→B A→C B→C if n = 3 A→C A→B C→B A→C B→A B→C A→C

標簽： the animation Simulate movement

上傳時間： 2017-02-11

上傳用戶：waizhang
利用matlab編程

利用matlab編程，講解了3D成像照相記得工作原理和基本實現方法。

標簽： matlab 編程

上傳時間： 2014-09-09

上傳用戶：417313137
摘要:為了提高圖像復原算法的性能 ,提出了一種改進的奇異值分解法估計圖像的點擴散函數。從圖像的退化離散模型出發 ,對圖像進行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數以減少噪聲對估計的影響。利

摘要:為了提高圖像復原算法的性能 ,提出了一種改進的奇異值分解法估計圖像的點擴散函數。從圖像的退化離散模型出發 ,對圖像進行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數以減少噪聲對估計的影響。利用理想圖像奇異值向量平均能譜指數模型 ,估計點擴散函數奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時域結果。實驗結果表明 ,該方法能在不同信噪比情況下估計成像系統的點擴散函數 ,估計結果比原有估計方法有所提高 ,有望為圖像復原算法的預處理提供一種有效的手段。

標簽： 圖像奇異值分解函數減

上傳時間： 2014-08-06

上傳用戶：litianchu
InSAR工具箱

InSAR工具箱，實現干涉SAR的處理和成像等功能。

標簽： InSAR 工具箱

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：xauthu
電子書

電子書，書名《雷達成像技術》，對于搞雷達信號處理的工程技術人員很有幫助

標簽： 電子書

上傳時間： 2017-06-19

上傳用戶：aa17807091
對逆問題的研究

對逆問題的研究，在生物成像中的應用,建模及解的方法

標簽：

上傳時間： 2017-07-16

上傳用戶：wanqunsheng
PIC16C63單片機UART通信——A機讀取時鐘芯片DS1302獲得當前時間

PIC16C63單片機UART通信——A機讀取時鐘芯片DS1302獲得當前時間，通過UART通信傳給B機，B機使用LCD1602顯示當前時間

標簽： 1302 UART PIC 16C

上傳時間： 2013-11-30

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Omap2420適合基于Linux、Windows和Symbian操作系統(OS)的高端手機應用。它是Omap 2系列產品中的第一款

Omap2420適合基于Linux、Windows和Symbian操作系統(OS)的高端手機應用。它是Omap 2系列產品中的第一款，而Omap2系列最終將會轉向“調制解調和應用處理器”的混合領域?；蛟S這款芯片最吸引人的地方就是多處理器內核，它包含了330MHz的ARM 11 RISC、220 MHz的TI C55 DSP、內含ARM7的成像和視頻處理器，以及支持166 MHz移動DDR SDRAM的Imagination Technologies公司3-D圖形處理器。該芯片還集成了顯示和相機控制器、SDRAM和閃存控制器，并附加了60多個外圍控制器。Omap 2420能夠為高端多媒體應用提供強大支持，這些應用包括30fps通用中間格式(CIF)的視頻會議、30fps的VGA編解碼、VGA和TV顯示，以及300萬像素以上的相機。使用該芯片的手機設計已經進行了一段時間，估計馬上就會投放市場

標簽： Omap Windows Symbian Linux

上傳時間： 2017-08-06

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從ML-EM 重建算法入手

從ML-EM 重建算法入手，分析了貝葉斯模型的一些關鍵點，針對采用傳統方法求解MAP問題的局限性，提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經網絡重建算法，為了保留邊緣信息，引入了二進制的保邊緣變量，并應用共軛神經網絡求解，模擬的重建結果表明，應用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@

標簽： ML-EM 重建算法

上傳時間： 2013-12-03

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