2021東三省數(shù)學(xué)建模競賽省題A題-火星探測器著陸控制方案
標(biāo)簽： 2021 數(shù)學(xué)建模 競賽
上傳時(shí)間： 2021-08-11
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遙控直流立扇FSA-TM888FLZ控制說明
標(biāo)簽： FSA-TM 888 FLZ 遙控 直流 控制
上傳時(shí)間： 2021-11-11
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非均勻有理b樣條曲線nurbs的C＋＋源碼庫。 3.0.11版
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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Haskell 中文教程1-3章(flw譯) 純粹的函數(shù)型編程語言。以著名邏輯學(xué)家 Haskell B. Curry 的名字命名。 最初的目的是想要設(shè)計(jì)出滿足下面這些要求的語言： 1，它必須能夠適合教學(xué)、研究、應(yīng)用開發(fā)，包括一些大系統(tǒng)的構(gòu)造。 2，它必須能夠使用形式語言來準(zhǔn)確描述。 3，它必須是自由免費(fèi)的，任何人只要愿意都可以獲取、使用和再次發(fā)布它。 4，它必須建立在大家一致認(rèn)可的基礎(chǔ)上。 5，它應(yīng)該能夠消除目前的函數(shù)型編程語言的差異。
標(biāo)簽： Haskell B. Curry flw
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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Delphi2005 BS程序設(shè)計(jì)技巧集 (1-3) 現(xiàn)在delphi 2005 B/S的書籍資料太少，幾乎沒有可參考的資料，這在一定程度上限制了delphi 2005的使用，相反C#，ASP的書籍資料到處都是。通過幾個(gè)月的學(xué)習(xí)也算是總結(jié)了一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，從現(xiàn)在起我將陸續(xù)將ASP和C#的例子、技巧翻譯到delphi 2005下面，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)和工作有幫助，畢竟.Net是一種發(fā)展趨勢。我將不定期寫新的內(nèi)容，同時(shí)，如果你在工作或?qū)W習(xí)中有什么問題，我也會(huì)將問題加入本篇文章，另外，一個(gè)人的能力畢竟有限，也希望大家共同來解決問題。 宋雨炫
標(biāo)簽： 2005 Delphi delphi 程序
上傳時(shí)間： 2013-11-25
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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(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)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(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)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(duì)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(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)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(duì)G進(jìn)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。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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s平面中直接形式到級(jí)聯(lián)形式的轉(zhuǎn)換 ％適合模擬濾波器的 ％C為增益系數(shù) ％B為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％b為直接形式的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接形式的分母多項(xiàng)式系數(shù)
標(biāo)簽： 系數(shù) 3維 矩陣 級(jí)聯(lián)
上傳時(shí)間： 2015-07-22
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％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當(dāng)b的長度大于a時(shí)的多項(xiàng)式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％b為直接型分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接型分母多項(xiàng)式系數(shù) ％
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：lizhen9880
直接型到級(jí)聯(lián)型的形式轉(zhuǎn)換 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a 為直接型的分母多項(xiàng)式系數(shù) ％b0為增益系數(shù) ％B 為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A 為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％
標(biāo)簽： 系數(shù) dir cas 多項(xiàng)式
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)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(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)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(duì)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(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)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(duì)G進(jìn)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。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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