常见的matlab对于图像处理的代码最常用的一些图像处理Matlab源代码#1:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2:二维离散余弦变换的图像压缩#3:采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4:直方图均匀化#5:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8:图像的自适应魏纳滤波#9:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10:图像的高通滤波和掩模处理#11:利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#12:利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理
2023/11/14 13:19:49 34KB matlab 图像
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《《《0积分下载》》》系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》共分6章。
第1~5章主要内容为:绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制(包括广义预测控制)、基于常规控制策略的自校正控制等,每种算法都配有MATLAB仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析;
第6章详细介绍了基于可视化编程工具VB和Delphi的系统辨识与自适应控制的仿真技术。
2023/11/11 21:32:56 29.56MB 系统辨识 MATLAB仿真
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CS8350C是一款固定21倍增益,带防破音,AB/D切换,电源自动增益调节,功率限制,多阶电源自适应功能,内置BOOST升压模块,R类立体声音频功率放大器。
2023/11/11 12:48:48 8.17MB CS8350 功放芯片
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自适应均衡器研究与实现方法,并介绍了常用的几种算法,包括LMS算法、RLS算法以及盲均衡常用的恒模算法(CMA),并讨论了它们各自的优缺点。
最后选用线性横向均衡器结构与上述3种系数调整算法,利用MATLAB进行仿真,并对结果进行分析与比较。
2023/11/11 7:27:50 350KB matlab
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机器人,动力学,滑模控制,自适应控制。
根据所在研究中心机器人的工作模式,把二自由度串联型机器人的关节控制当成经典案例进行深入探讨。
利用拉格朗日函数方法建立机器人动力学方程,近而确立机器人动力学模型。
基于永磁同步电机建立伺服控制系统,利用机器人的位置控制与电流相结合的方式完成机器人的动力学控制。
利用自适应控制来完成机器人的位置控制,利用滑模控制算法控制电机。
根据控制方法建立机器人和伺服控制模型,利用MATLAB中的Simulink模块进行仿真。
仿真结果表明,系统在短时间实现了良好的跟踪控制,从而验证了控制方法的可行性
2023/11/10 21:05:49 1.16MB 机器人
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基于C的算术编码程序,很简单,非自适应算术编码。
2023/11/10 3:31:08 1KB 算术编码 C 编码 解码
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苹果cmsv10宽屏带幻灯模板,高端大气上档次,你值得拥有,找了好久的模板苹果cmsv10宽屏带幻灯模板,高端大气上档次,你值得拥有,找了好久的模板
2023/11/10 0:25:31 2.63MB 苹果cms v10 cms模板
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GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
2023/11/9 9:31:33 487KB 大数据 谱聚算法
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北航《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》和源程序
2023/11/9 4:06:08 27.65MB 系统辨识
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Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.
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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