這是ITU-T的G.725的標準資料
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：agent
這是ITU-T的G.724的標準資料
上傳時間： 2014-01-04
上傳用戶：CSUSheep
這是ITU-T的G.726的標準資料
上傳時間： 2015-02-04
上傳用戶：lps11188
ITU-T標準G.729源代碼 、這么多還不行阿？
上傳時間： 2015-09-04
上傳用戶：lyy1234
ITU-T之G.729算法的VC6.0工程，包括編碼和解碼。這工程是我自己創建并經過驗證的，請放心使用！
上傳時間： 2014-07-06
上傳用戶：zukfu
基于ARM7 TDMI 的SoC 片內AC97 模塊和片外CODEC UCB1400 ,采用ITU T 的G. 721 算法設計 語音處理系統 提出一種基于低端RISC 核的語音系統設計方案。該方案結合SoC 的片內eSRAM 模塊 進行性能優化 通過在流片后的實際樣機上驗證,編碼速率為19. 88 KB/ s ,解碼速率為22. 68 KB/ s ,達到 了語音實時性要求。
上傳時間： 2016-05-10
上傳用戶：zhuoying119
·詳細說明：ITU-T G.723.1語音編解碼算法源代碼-ITU-T the G.723.1 pronunciation arranges the decoding to calculate the law origin code 文件列表: G.723.1_c .........\BASOP.C .........\BASOP.H ....
上傳時間： 2013-07-16
上傳用戶：sz_hjbf
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。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t ¬ ng tù nh viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch ¬ ng tr×nh ® î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ
標簽： learningMatlab 172 199 173
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：lanwei
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。
上傳時間： 2013-11-26
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