算法实现了基于matlab的角点检测,使用的是susan角点检测算法
2024/11/1 19:36:02 8KB susan
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根据第五章跌倒检测算法剖析http://blog.csdn.net/baolinq/article/details/52400040,写的跌到检测源码函数,大家可以参考一下,有问题欢迎一起交流学习。
本系列其他文章http://blog.csdn.net/baolinq/article/details/52422206
2024/10/20 14:24:18 3KB Kinect v2 跌到检测 fall
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voidCFunction::CreatGauss(doublesigma,double**pdKernel,int*pnWidowSize){LONGi;//数组中心点intnCenter;//数组中一点到中心点距离doubledDis;//中间变量doubledValue;doubledSum;dSum=0;//[-3*sigma,3*sigma]以内数据,会覆盖绝大部分滤波系数*pnWidowSize=1+2*ceil(3*sigma);nCenter=(*pnWidowSize)/2;*pdKernel=newdouble[*pnWidowSize];//生成高斯数据for(i=0;i<(*pnWidowSize);i++)
2024/10/12 21:45:37 16KB C++边缘检测
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各种多用户检测算法性能的比较,含神经网络算法,解相关算法等
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基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究文章特别好附有代码
2024/10/1 0:11:54 7.03MB 缺陷检测
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yolov3是优秀的目标检测算法,笔者曾用yolov3完成《数字图像处理》的课程设计,课程设计是大型交通标志牌的检测,使用yolov3模型能够获得很好的效果,文件包括yolov3的论文、笔者录制的视频目标检测结果
2024/9/9 20:32:43 46.26MB yolo 目标检
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以前的分散式认知媒体访问控制(DC-MAC)协议允许次要用户(SU)独立搜索频谱访问机会,而无需中央协调员。
DC-MAC假定检测方案在物理(PHY)层是理想的。
实际上,在分布式频谱共享方案中,更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测(ED)计算和实现复杂度较低,因此已成为最常用的方法。
因此,至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是,ED需要最低采样时间(MST)持续时间才能在低信噪比(SNR)环境中实现目标检测概率。
否则,将无法达到预期的检测性能。
在本文中,我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后,我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC(ODC-MAC)协议,该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外,对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明,仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比,所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
2024/9/7 4:30:45 2.62MB cognitive radio; energy detection;
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针对图像的Susan角点检测算法,该代码写得非常稳健,我处理非常大的遥感图像,反复调用都不会出任何问题,相信对你有所帮助,我会及时共享我的最新代码,共同学习,共同交流,共同进步
2024/9/7 4:53:41 5KB Susan角点
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基于实景图像的道路限速标志检测算法研究,算法主要集中于图像的预处理,检测部分。
2024/9/4 13:54:56 1.04MB 图像处理
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基于haar小波变换的模糊检测算法2004BlurDetectionforDigitalImagesUsingWaveletTransform
2024/8/31 9:33:17 39.71MB blur detection haar wavelet
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡