本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提
2025/9/29 19:10:33
23.54MB
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代理人替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
2025/9/29 14:18:35
150KB
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开关电源芯片UC3844，包括Saber仿真图、word等设计要求：电源设计要求输入电压：U_in=40~60V；
额定输出电压：U_out=12V；
额定输出电流：I_out=2A；
开关频率：f=50kHz；
纹波电压：U_r=±120mV限制条件由于本课程设计主要是实现闭环的反激变换器的原理，故在参考了课程教材以及部分电源手册后，做出以下限制条件来简化模型的建立：设变压器为线性变压器，忽略磁芯材料、间隙等复杂的计算条件。
设输入为稳定的直流源，略去前级整流电路。
设电路中的电容、电阻和电感为理想元器件。
设变压器的耦合程度为99%。
设闭环采用非隔离的直接反馈。
额定输出电压：U_out=12V；
额定输出电流：I_out=2A；
开关频率：f=50kHz；
纹波电压：U_r=±120mV限制条件由于本课程设计主要是实现闭环的反激变换器的原理，故在参考了课程教材以及部分电源手册后，做出以下限制条件来简化模型的建立：设变压器为线性变压器，忽略磁芯材料、间隙等复杂的计算条件。
设输入为稳定的直流源，略去前级整流电路。
设电路中的电容、电阻和电感为理想元器件。
设变压器的耦合程度为99%。
设闭环采用非隔离的直接反馈。
2025/9/28 1:46:05
5.08MB
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编写一个实现n维向量各种操作的类，功能包括：（1） 构造函数实现n维向量的初始化构造，这里n可变；
（2） 析构函数实现向量动态内存的释放；
（3） 拷贝构造函数实现向量的拷贝构造；
（4） 重载赋值运算符'＝'，实现两个向量之间的赋值；
（5） 编写成员函数求两个向量的内积；
（6） 编写成员函数求两个向量的外积；
（7） 编写成员函数求两个向量的和；
（8） 编写成员函数求两个向量的差；
（9） 编写成员函数判断两个向量之间的线性相关性。
（10） 编写一个主函数测试向量类的上述功能。
（2） 析构函数实现向量动态内存的释放；
（3） 拷贝构造函数实现向量的拷贝构造；
（4） 重载赋值运算符'＝'，实现两个向量之间的赋值；
（5） 编写成员函数求两个向量的内积；
（6） 编写成员函数求两个向量的外积；
（7） 编写成员函数求两个向量的和；
（8） 编写成员函数求两个向量的差；
（9） 编写成员函数判断两个向量之间的线性相关性。
（10） 编写一个主函数测试向量类的上述功能。
2025/9/23 3:28:30
4KB
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SPSS是世界最为优秀的统计工具之一，本书为《SPSS11.0统计分析教程》的高级篇。
由4部分15章及1个附录组成。
主要内容包括：一般线性模型、混合线性模型、多元线性回归与曲线拟合、分类资料的回归分析等。
由4部分15章及1个附录组成。
主要内容包括：一般线性模型、混合线性模型、多元线性回归与曲线拟合、分类资料的回归分析等。
2025/9/20 4:08:11
17.18MB
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花了一下午simulink中对同个一级倒立摆用PID极点配置LQR-一级倒立摆.rar一级倒立摆的模型就不用我介绍了哈，今天研究了一整天的一级倒立摆模型，总算有点成果了，拿来和大家分享一下。
LQR的那个Simulink图做的有点粗糙，所以我就又编了个LQR的M程序，大家直接运行这个M文件吧。
另外自己也封装了个一级倒立摆的非线性模块，因为这三种控制方法不需要，都是经过线性化处理后的，所以我就不上传了哈。
大家觉得不错回帖支持一下，我就接着把模糊控制一级摆，神经网络的一级摆发上来哈，然后开始二级摆的研究……不罗嗦了，最后感谢一下论坛的帮助，我会继续努力的。
555.gif运行结果：Figure54.jpg
LQR的那个Simulink图做的有点粗糙，所以我就又编了个LQR的M程序，大家直接运行这个M文件吧。
另外自己也封装了个一级倒立摆的非线性模块，因为这三种控制方法不需要，都是经过线性化处理后的，所以我就不上传了哈。
大家觉得不错回帖支持一下，我就接着把模糊控制一级摆，神经网络的一级摆发上来哈，然后开始二级摆的研究……不罗嗦了，最后感谢一下论坛的帮助，我会继续努力的。
555.gif运行结果：Figure54.jpg
2025/9/18 6:32:43
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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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