小波的多分辨分析理论研究表明,满足一定正则条件的滤波器组可以迭代计算出小波,Mallat提出了双尺度方程以及塔式分解算法,这些成果将滤波器组和小波紧密联系在一同,使得滤波器组与小波理论及设计有了非常紧密的联系。
2020/2/5 6:05:33 119KB vc++ mallat
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增加能否窗口化选项,选择窗口化后会自动转换屏幕分辨率,左下脚增加人物所在坐标显示
2015/1/13 21:22:28 1.49MB 红月3.8
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为使星载激光高度计实现高空间分辨率,提出了一种联合采用伪随机码(PRC)相位调制光纤激光器和外差探测的测距方法。
推导了用于测高时的信噪比公式。
对激光发射功率、参考光功率、望远镜口径、调制速率以及PRC序列长度对信噪比和距离分辨率的影响进行了数值模仿。
对系统参数进行分析,得到了相关参数的关系和优化的参数。
结果表明,当激光出射功率约为10W,参考光功率约为10mW,望远镜口径为0.4m,调制速率为1GHz,单周期内PRC序列长度约为300μs时,基于PRC相位调制和外差探测的星载激光测高计能够实现系统信噪比为10和距离分辨率为15cm的设计目标。
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InPixioPhotoFocusPro是一款优秀的模糊照片变清晰软件,内置创建清晰和高分辨率照片所需的所有功能,通过添加细分、柔焦和模糊以及在图像背景和图像中心之间建立清晰的区别,增强图像的焦点深度,可以突出显示图像中的重要细节,从而创建清晰的高分辨率图像,同时该免费把模糊照片修高清的软件还提供了包括图片锐化、滤镜添加在内的诸多实用的图片处理功能,一键式锐利度工具重新锐化照片,广泛适用于风景、建筑、人像和特写(微距)的一键式聚焦功能,如果大家还不晓得怎么把照片变清晰的话,威航软件园建议大家快试试InPixioPhotoFocus吧。
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jaffe人脸数据库,是在人脸表情识别研究中使用最多的数据库之一。
包括216张人脸表情图像数据,每人20几张幅分辨率为256×256的图像组成
2019/9/1 22:35:50 9.9MB 人脸数据库
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LCDTFTTOUCH液晶模仿器可任意改变分辨率(修改分辨时注意函数调用参数的范围)方便开发UI
2017/9/6 2:58:13 3.55MB TFTLCD TOUCH 模拟器 触摸
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2.4GHz无线收发器低功耗模式下灵敏度:-93dBm数据传输速率:250kbps,1Mbps,2MbpsTXPower-20to+4dBmin4dBsteps省电模式下发射功率:-30dBm峰值电流,接收时:13mA,发射时(0dBm):10.5mARSSI(分辨率:1dB)#接收信号的强度指示ARM?Cortex?-M032bitprocessor275μA/MHzrunningfromflashmemory150μA/MHzrunningfromRAMSerialWireDebug(SWD)
2016/7/17 16:31:01 5.05MB nrf51822
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Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法,它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的,从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理,得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的,首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解,逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势,这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF),接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分,通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律,Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况,它相当于傅里叶谱,但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
2020/8/12 19:37:27 25KB EMD分解 Hilbert包络谱
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土壤数据来自于世界土壤数据库,空间分辨率为1km,包括土壤深度、无机质含量、土壤容重、砂粒含量、粉粒含量、粘粒含量等属性数据。
2015/3/19 11:25:18 3.52MB HWSD 土壤数据库 土壤属性 有机质含量
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c#调用本机摄像头,支持多摄像头切换,支持多分辨率切换,支持拍照,这是个demo程序,源码明晰简单。
一共几十行代码。
采用vs2012开发,winform程序
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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