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(jiǎn)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。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(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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)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
上傳用戶：懶龍1988
本程序是一個(gè)基本的簡(jiǎn)單遺傳算法示范程序，其優(yōu)化目標(biāo)是在〔0，2*pi〕上搜索函數(shù)sin(x)*sin(x)的最大值
上傳時(shí)間： 2015-07-07
上傳用戶：lz4v4
MATLAB 數(shù)據(jù)挖掘算法，fuzzy-K-means聚類算法源代碼，用于模糊聚類分析
標(biāo)簽： MATLAB 數(shù)據(jù)挖掘算法
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：1101055045
The cable compensation system is an experiment system that performs simulations of partial or microgravity environments on earth. It is a highly nonlinear and complex system.In this paper, a network based on the theory of the Fuzzy Cerebellum Model Articulation Controller(FCMAC) is proposed to control this cable compensation system. In FCMAC ,without appropriate learning rate, the control system based on FCMAC will become unstable or its convergence speed will become slow.In order to guarantee the convergence of tracking error, we present a new kind of optimization based on adaptive GA for selecting learning rate.Furthermore, this approach is evaluated and its performance is discussed.The simulation results shows that performance of the FCMAC based the proposed method is stable and more effective.
標(biāo)簽： system compensation simulations experiment
上傳時(shí)間： 2015-08-26
上傳用戶：希醬大魔王
用專家系統(tǒng)優(yōu)化下面的PID參數(shù)或設(shè)計(jì)一個(gè)專家控制器，被控對(duì)象為 并與PI控制算法進(jìn)項(xiàng)比較
標(biāo)簽： PID 家 參數(shù) 系統(tǒng)優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2015-08-27
上傳用戶：Andy123456
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(jiǎn)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。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(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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)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
上傳用戶：songrui
產(chǎn)生一個(gè)正交相位調(diào)制信號(hào)（QPSK），該信號(hào)可供復(fù)數(shù)解析，調(diào)制相位為（0，pi/2,pi,3*pi/2）
標(biāo)簽： QPSK 正 信號(hào) 相位調(diào)制
上傳時(shí)間： 2015-09-18
上傳用戶：rocketrevenge
輸入信號(hào)五個(gè)基于瞬時(shí)信息的特征：零中心歸一化瞬時(shí)幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時(shí)幅度絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心歸一化的非弱信號(hào)段瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，得到識(shí)別出的信號(hào)類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個(gè)，還可以看Art網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性。
標(biāo)簽： 瞬時(shí) 幅度 零 輸入信號(hào)
上傳時(shí)間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
用PHP編寫的表達(dá)式計(jì)算器，是用的編譯的知識(shí)實(shí)現(xiàn)的，并非使用eval()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。 功能強(qiáng)大，可以做所有的數(shù)值計(jì)算，代數(shù)計(jì)算還不能實(shí)現(xiàn)。 1。可以計(jì)算形如“-3*sin(2^0.5/2+3.1415)-pi()^2”的式子。 2。能識(shí)別數(shù)字（包括小數(shù)、正負(fù)數(shù)）、數(shù)學(xué)函數(shù)。 3。可以做加、減、乘、除、指數(shù)、取模 計(jì)算（其中加、減包括一元和二元兩種操作）。 壓縮包里的“math.php”是演示文件
標(biāo)簽： PHP 編寫 表達(dá)式 計(jì)算器
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：comua
高功率充電機(jī)控制程序設(shè)計(jì)。將輸入指令和反饋進(jìn)行比較，然后進(jìn)行PI運(yùn)算，再乘上單位的正弦值就變成輸入電流需要跟蹤的對(duì)象，然后將輸入電流采樣后和它進(jìn)行滯回比較，比較后就可以給出開(kāi)關(guān)管的開(kāi)關(guān)信號(hào)了
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：banyou
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