在数字图像处理领域《数字图像处理第三版》作为主要教材已有30多年这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的是前两版的发展与延续除保留了前两版的大部分内容外根据读者的反馈作者在13个方面对《数字图像处理第三版》进行了修订新增了400多幅图像200多幅图表及80多道习题融入了近年来数字图像处理领域的重要进展因而《数字图像处理第三版》特色鲜明且与时俱进《数字图像处理第三版》仍分为12章即绪论数字图像基础灰度变换与空间滤波频率域滤波图像复原与重建彩色图像处理小波和多分辨率处理图像压缩形态学图像处理图像分割表示与描述目标识别《数字图像处理第三版》的读者对象主要是从事信号与信息处理通信工程电子科学与技术信息工程自动化计算机科学与技术地球物理生物工程生物医学工程物理化学医学遥感等领域的大学教师和科技工作者研究生大学本科高年级学生及工程技术人员"＞在数字图像处理领域《数字图像处理第三版》作为主要教材已有30多年这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的是前两版的发展与延续除保留了前两版的大部分内容外根据读者的反馈作者在13个方面对《数字图[更多]
2024/4/18 20:39:45
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自主式CCD星敏感器(或称为星跟踪器)自身带有微处理器，是一种智能化的姿态敏感器。
由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力，已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。
利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别，通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向，进而确定航天器姿态。
本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。
论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述，但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。
基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。
本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证
由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力，已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。
利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别，通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向，进而确定航天器姿态。
本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。
论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述，但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。
基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。
本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证
2024/4/17 0:40:39
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均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
2024/4/16 14:56:15
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运用MATLAB软件建立了单模数字光纤通信系统各部分的数字模块组，包括伪随机序列发生器、线路编码、光源、光纤通道、光电检测器、高斯白噪声、滤波器、判决电路，并对各部分进行模拟分析。
运用Matlab编程实现了整个系统的功能仿真，生成了仿真系统的性能进行评估的模拟测试系统，可以进行眼图分析、信号波形分析，给出眼开度、误码率评价，从而建立了一个可用于评估光纤通信系统性能及作理论研究的实验平台。
运用Matlab编程实现了整个系统的功能仿真，生成了仿真系统的性能进行评估的模拟测试系统，可以进行眼图分析、信号波形分析，给出眼开度、误码率评价，从而建立了一个可用于评估光纤通信系统性能及作理论研究的实验平台。
2024/4/15 11:41:07
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1、基于matlab的simulink实现2ask,2fsk,2psk的数字调制与解调2、里面的基带信号可以自己设置，载波幅度和频率也可以自行修改3、若修改了基带信号，则滤波器的设置也要相应修改，这样出来的效果才会比较好
2024/4/14 21:34:11
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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数字信号处理——全美经典学习指导英文高清晰原版MonsonH.Hayes,Schaum'sOutlinesofDigitalSignalProcessing本书主要介绍数字信号处理的基础理论，并给出300多道解答步骤完整的习题。
因而，本书是相关教材的有益补充，是自学有效问题求解方法的理想读物。
全书共9章，涵盖了数字信号处理导论教程的核心内容，包括数字信号处理的基础知识，离散时间信号的频域表示，采样离散时间信号的重要问题，z变换，不同类型的滤波系统，离散傅里叶变换(DFT)，离散时间系统的设计与实现。
每章均分为四部分：基本原理和方法精讲、习题与解答、补充习题以及补充习题答案。
本书是电气工程、控制理论与工程、计算机科学与工程、系统科学与工程、通信工程等专业师生的理想参考书，也可供涉及信号处理、信号与系统技术的科研人员参考。
因而，本书是相关教材的有益补充，是自学有效问题求解方法的理想读物。
全书共9章，涵盖了数字信号处理导论教程的核心内容，包括数字信号处理的基础知识，离散时间信号的频域表示，采样离散时间信号的重要问题，z变换，不同类型的滤波系统，离散傅里叶变换(DFT)，离散时间系统的设计与实现。
每章均分为四部分：基本原理和方法精讲、习题与解答、补充习题以及补充习题答案。
本书是电气工程、控制理论与工程、计算机科学与工程、系统科学与工程、通信工程等专业师生的理想参考书，也可供涉及信号处理、信号与系统技术的科研人员参考。
2024/4/14 9:07:10
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48
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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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