N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

LCD点阵字模提取软件，可消费255*255任意组合点阵字模，同时支持图形模式。

原创。
利用单片机串口完成6机简单通讯；
可挂接更多从机，最多255台。
包含KeilC设计源程序及Proteus仿真。

ColorPickerView是之前一个智能家居项目实战中所写的自定义控件，次要用于取得RGB0~255范围的值，然后转换成十六进制0~FF的值，发送给网关控制RGB彩灯。
参考的是网上一个朋友的源码写的，多的不说了，先看效果图

ColorPickerView是之前一个智能家居项目实战中所写的自定义控件，次要用于取得RGB0~255范围的值，然后转换成十六进制0~FF的值，发送给网关控制RGB彩灯。
参考的是网上一个朋友的源码写的，多的不说了，先看效果图

最新版BusinessSkinForm源码，版本是11.51.包含了255套皮肤。
安装方法如下：1.BusinessSkinForm安装a.打开工程BSFD7.dpkb.Compilec.Install运用方法请参考网上的做法

猜字游戏(一)程序设计要求(1)功能要求①玩家每次只能猜一个字母；
不得多次猜测同一个字母；
玩家只能猜错有限次，否则游戏失败；
②猜错的字母将被记录下来；
每次猜测后，游戏应显示出当前猜出的残缺单词，以及当前猜错的所有字母，和剩下的猜错的机会；
③假设玩家猜的字母在单词中，单词中所有的该字母将被视为已猜出，例如：如果原单词是apple，我们猜出了p，则程序应显示当前猜出的残缺单词为-pp--；
④在实现上述功能的基础上，考虑增加时间的限制或者积分方式。
(2)界面友好可操作性强，输入信息符合要求。
(二)程序设计建议(1)数据结构可使用字符串数组存储每次猜对的单词模式，如：char*wordAfterGuess[];可使用字符数组存储猜错的字母，如：charwrongGuess[255];(2)程序模块及功能①初始化模块：设定单词内容、允许猜错次数等；
②判断模块：判断用户能否猜对，记录成功/失败信息；
③显示模块：显示残缺单词；
④输入/定时模块：读入用户输入的字母，控制用户剩余可用时间；
(3)额外要求：如果学有余力，可将备猜单词事先存入一个文件，在初始化模块从文件中随机抽取一个单词给用户猜测。
(三)需要掌握的知识(1)字符串的操作(2)文件的读写方法

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基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');

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。