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數據結構課程設計 數據結構B+樹
B+ tree Library
標簽：
Library
tree
數據結構
樹
上傳時間：
2013-12-31
上傳用戶：semi1981
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是1-n-1和2-n-1型的基于MATLAB的標準BP算法程序，加入了動量項，以便獲得更好的訓練效果
標簽：
MATLAB
BP算法
標準
程序
上傳時間：
2014-01-05
上傳用戶：sevenbestfei
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實用電子技術專輯 385冊 3.609G應用電子技術資料匯編 第1輯 72頁 1.4M.pdf
標簽：
上傳時間：
2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
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應用電路專輯 71冊 594M應用電子技術資料匯編 第1輯 72頁 1.4M.pdf
標簽：
上傳時間：
2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
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GBT 20438.1-2017(IEC 61508-1-2010) 電氣 電子 可編程電子安全相關系統的功能安全 第1部分：一般要求
標簽：
電氣
電子
上傳時間：
2022-04-12
上傳用戶：bluedrops
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M個人排成一排，一次報數，報到N的人出列。剩下的人繼續報數，并以出列的人的編號作為新的N值，知道所有的人都依次出列。給出每一輪出列的人和剩下的隊列信息。 人數:10 出列數:3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3/4 5 6 7 8 9 10 1 2 9/10 1 2 4 5 6 7 8
標簽：
上傳時間：
2015-02-15
上傳用戶：sunjet
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基于verilog HDL的自動售貨機控制電路設計:
可以對5種不同種類的貨物進行自動售貨,價格分別為A=1.00,B=1.50,C=1.80,D=3.10,E=5.00 。售貨機可以接受1元,5角,1角三種硬幣(即有三種輸入信號IY,IWJ,IYJ),并且在一個3位7段LED(二位代表元,一位代表角)顯示以投入的總錢數，最大9.90元，如果大于該數值，新投入的硬幣會退出,選擇貨物的輸入信號Ia,Ib,Ic,Id,Ie和一個放棄信號In,輸出指示信號為 Sa, Sb ,Sc ,Sd, Se 分別表示售出相應的貨物,同時輸出的信號yuan, jiao代表找零,相應每個脈沖代表找零相應的硬幣，上述輸入和輸出信號均是一個固定寬度的脈沖信號。
標簽：
verilog
1.00
1.50
1.80
上傳時間：
2016-07-12
上傳用戶：lanwei
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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
區域灰度基本被賦值為0。考慮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
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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
區域灰度基本被賦值為0。考慮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.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時間：
2014-01-08
上傳用戶：songrui
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考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為
(f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當考察
是否存在第三類點時，除d, g, i, l, m 以外
的點均被淘汰，因為它們距分割線x= 1的
距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由
于d 和m 的比較區中沒有點，只需考察i
即可。i 的比較區中僅含點l。計算i 和l
的距離，發現它小于，因此(i, l) 是最近
標簽：
上傳時間：
2013-12-03
上傳用戶：66666
