STM32CubeIDEAudio播放音频，DAC+TIM+DMA随言：建议下载该例程看看源码，然则由于民间使用的是内部TF卡存储音频，有一个读取内部数据拷贝到SRAM的延时下场，故民间使用了双缓存区方式。
而我只想约莫播放音频，故我找了一段15秒的16KHz_8bit_wav格式音频，直接转成C语言数组存在芯片内部flash。
由于是放在内部flash，故不用耽忧数据拷贝的速率下场，所以我使用单缓冲区就能够了。
致使能够不需要把内部flash数据拷贝到缓存区，直接让DMA指向flash数据的地址。
音频的采样位数为8bit16bit24bit32bit，采样位数越高当然音质越好，然则相对于的存储也急剧削减。
留意：STM32F4的DAC最大分说率为12bit，故咱们只能使用8bit的音频。
另有便是普通高采样位数音频转低采样位数音频的未必要安妥到场发抖（噪声）。
而我只想约莫播放音频，故我找了一段15秒的16KHz_8bit_wav格式音频，直接转成C语言数组存在芯片内部flash。
由于是放在内部flash，故不用耽忧数据拷贝的速率下场，所以我使用单缓冲区就能够了。
致使能够不需要把内部flash数据拷贝到缓存区，直接让DMA指向flash数据的地址。
音频的采样位数为8bit16bit24bit32bit，采样位数越高当然音质越好，然则相对于的存储也急剧削减。
留意：STM32F4的DAC最大分说率为12bit，故咱们只能使用8bit的音频。
另有便是普通高采样位数音频转低采样位数音频的未必要安妥到场发抖（噪声）。
2023/4/9 11:32:34
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针对于视频序列行为目的检测易受情景噪声干扰、提取目的外表难题的下场,提出了一种基于边缘多通道梯度改善模子的多行为目的检测算法。
起首,行使Canny算子患上到视频序列中目的的边缘信息,并依据人类视觉色调的恒常特色,对于目的边缘建树功夫、空间、色调多通道梯度模子;而后,行使该模子患上到目的边缘像素点的行为外形描摹信息,实现配景边缘以及行为物体边缘的离散;末了,将陆续边缘像素点与其邻域点的行为外形相联系瓜葛,以毗邻目的陆续边缘,实现行为目的外表的提取,并将毗邻后的外表举行外形学处置以联系出目的。
试验下场评释,与同尺度算法相比,本算法内行为目的检测中具备的实时性、准确性以及鲁棒性更好。
起首,行使Canny算子患上到视频序列中目的的边缘信息,并依据人类视觉色调的恒常特色,对于目的边缘建树功夫、空间、色调多通道梯度模子;而后,行使该模子患上到目的边缘像素点的行为外形描摹信息,实现配景边缘以及行为物体边缘的离散;末了,将陆续边缘像素点与其邻域点的行为外形相联系瓜葛,以毗邻目的陆续边缘,实现行为目的外表的提取,并将毗邻后的外表举行外形学处置以联系出目的。
试验下场评释,与同尺度算法相比,本算法内行为目的检测中具备的实时性、准确性以及鲁棒性更好。
2023/4/8 17:49:19
2.85MB
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十字绣检测示例撰写者：Reddit用户u/redditk9此示例是针对于u/format71撰写的帖子“”而编写的。
本示例演示了如安在十字绣图案图像中检测标志位置。
图像处置链络续特定于该下场。
这个例子也不破例。
该处置方案举行如下假如：图像对于齐，即残缺不扭转。
图像惟独很小的失真。
图像照明平均。
ImageJ事后实现为了一些责任，以：对于齐并裁剪原始图像。
裁剪每一个标志图像并对于其举行阈值处置。
责任原理（概述）步骤1.将原始图像配置为阈值以去除了噪声。
ImagecvThreshold=cvOriginal.ThresholdBinaryInv(newGray(thresholdLevel),newGray(255));步骤2.归一化相互关用于检测大概的匹配位置。
Image<
本示例演示了如安在十字绣图案图像中检测标志位置。
图像处置链络续特定于该下场。
这个例子也不破例。
该处置方案举行如下假如：图像对于齐，即残缺不扭转。
图像惟独很小的失真。
图像照明平均。
ImageJ事后实现为了一些责任，以：对于齐并裁剪原始图像。
裁剪每一个标志图像并对于其举行阈值处置。
责任原理（概述）步骤1.将原始图像配置为阈值以去除了噪声。
ImagecvThreshold=cvOriginal.ThresholdBinaryInv(newGray(thresholdLevel),newGray(255));步骤2.归一化相互关用于检测大概的匹配位置。
Image<
2023/4/7 5:37:26
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数字与图像处置matlab课程方案能对于图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）举行掀开、留存、另存、打印、到场等成果操作；
图像格式转换缩放（有才气削减）统计图像大小等图像变更二维离散傅里叶变更二维离散余弦变更图像增强图像直方图点运算中值滤波种种空间域滑腻算法（如部份滑腻滤波法、中值滤波等）频域的种种增强方式：频域滑腻、频域锐化、低通滤波、同态滤波等（起码遴选1种）锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（起码遴选1种）其余滤波（有才气削减）图像规复去噪（遴选一、2种噪声，使用不合去噪方式去噪）图像联系边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）其余
图像格式转换缩放（有才气削减）统计图像大小等图像变更二维离散傅里叶变更二维离散余弦变更图像增强图像直方图点运算中值滤波种种空间域滑腻算法（如部份滑腻滤波法、中值滤波等）频域的种种增强方式：频域滑腻、频域锐化、低通滤波、同态滤波等（起码遴选1种）锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（起码遴选1种）其余滤波（有才气削减）图像规复去噪（遴选一、2种噪声，使用不合去噪方式去噪）图像联系边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）其余
2023/4/5 7:28:22
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本资源是基于matlab平台的Raptor码的编解码仿真代码，内码付与LT码，外码付与PEG结构的LDPC码。
译码付与基于tanner图的噪声信道下的log-BP译码。
可直接运行。
有下场驱散留言谈判。
译码付与基于tanner图的噪声信道下的log-BP译码。
可直接运行。
有下场驱散留言谈判。
2023/3/30 2:35:56
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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
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