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  • I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional R

    I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼

    標簽: I. C. B. G.

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 二: 普通計算器的設計說明: 1 普通計算器的主要功能(普通計算與逆波蘭計算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運算及帶括號的運算 b各類三角與反三角運算(可實現角度與弧度的切換) c邏輯運算

    二: 普通計算器的設計說明: 1 普通計算器的主要功能(普通計算與逆波蘭計算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運算及帶括號的運算 b各類三角與反三角運算(可實現角度與弧度的切換) c邏輯運算, d階乘與分解質因數等 e各種復雜物理常數的記憶功能 f對運算過程的中間變量及上一次運算結果的儲存. G 定積分計算器(只要輸入表達式以及上下限就能將積分結果輸出) H 可編程計算器(只要輸入帶變量的表達式后,再輸入相應的變量的值就能得到相應的結果) I 二進制及八進制的計算器 j十六進制轉化為十進制的功能。 *k (附帶各種進制間的轉化器)。 L幫助與階乘等附屬功能

    標簽: 運算 1.1 計算器 計算

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:yzy6007

  • 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

    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??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

  • 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-G

    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??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

  • 考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h)

    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

  • Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束:dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結:此算法簡單有效,由于三重循環結構緊湊,對于稠密圖,效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • A* sudo sudo/* B* adduser script adduser C* rmuser script rmuser E* tout tout/*

    A* sudo sudo/* B* adduser script adduser C* rmuser script rmuser E* tout tout/* F* dumdum dumdum G* lostfile lostfile H* Mkfl.localsys Makefile.localsys I* spacegripe spacegripe J* sendmail.cf sendmail.cf N* remote remote.c O* distributed conrol distrib/* P* hosts and name server makerevhosts Q* xargs xargs/*

    標簽: adduser script rmuser sudo

    上傳時間: 2016-03-29

    上傳用戶:gxrui1991

  • 采用3D Bresenham算法在兩點間劃一直線 % This program is ported to MATLAB from: % B.Pendleton. line3d - 3D Bres

    采用3D Bresenham算法在兩點間劃一直線 % This program is ported to MATLAB from: % B.Pendleton. line3d - 3D Bresenham s (a 3D line drawing algorithm) % ftp://ftp.isc.org/pub/usenet/comp.sources.unix/volume26/line3d, 1992 % % Which is referenced by: % Fischer, J., A. del Rio (2004). A Fast Method for Applying Rigid % Transformations to Volume Data, WSCG2004 Conference. % http://wscg.zcu.cz/wscg2004/Papers_2004_Short/M19.pdf

    標簽: Bresenham Pendleton program MATLAB

    上傳時間: 2013-12-10

    上傳用戶:sz_hjbf

  • 兩臺處理機A 和B處理n個作業。設第i個作業交給機器 A 處理時需要時間ai

    兩臺處理機A 和B處理n個作業。設第i個作業交給機器 A 處理時需要時間ai,若由機器B 來處理,則需要時間bi。由于各作 業的特點和機器的性能關系,很可能對于某些i,有ai >=bi,而對于 某些j,j!=i,有aj<bj。既不能將一個作業分開由兩臺機器處理,也沒 有一臺機器能同時處理2 個作業。設計一個動態規劃算法,使得這兩 臺機器處理完成這n 個作業的時間最短(從任何一臺機器開工到最后 一臺機器停工的總時間)。研究一個實例:(a1,a2,a3,a4,a5,a6)= (2,5,7,10,5,2);(b1,b2,b3,b4,b5,b6)=(3,8,4,11,3,4)

    標簽: 處理機 機器

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:獨孤求源

  • 21世紀大學新型參考教材系列 集成電路B 荒井

    21世紀大學新型參考教材系列 集成電路B 荒井

    標簽: 大學 教材 集成電路

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

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