一、课题介绍该课题为基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测。
带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。
二、操作步骤第一步：最好电脑安装的是MATLAB2010以上的版本，兼容性比较好。
第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。
第三步：双击打开demo.m文件。
（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错）第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。
带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。
二、操作步骤第一步：最好电脑安装的是MATLAB2010以上的版本，兼容性比较好。
第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。
第三步：双击打开demo.m文件。
（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错）第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。
2023/8/22 10:53:29
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本书内容主要针对不同类型导弹的制导和控制系统的基本原理和工作过程进行分析，结合不同的制导律和姿态控制律设计方法对导弹的制导和控制系统进行工程化设计，并利用工程中常用的Matlab软件对导弹的制导和控制系统进行计算机数字仿真验证。
学生通过本书学习可以熟悉导弹制导控制系统的基本原理和工作过程，初步掌握导弹制导控制系统的建模、分析、设计和仿真方法，并且通过尽量接近工程化的设计和实践培养一定的工程应用能力，而这些方法和能力都是学生今后从事真正科研工作的基础和基本能力。
学生通过本书学习可以熟悉导弹制导控制系统的基本原理和工作过程，初步掌握导弹制导控制系统的建模、分析、设计和仿真方法，并且通过尽量接近工程化的设计和实践培养一定的工程应用能力，而这些方法和能力都是学生今后从事真正科研工作的基础和基本能力。
2023/8/18 12:22:45
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本资源是一个基于Matlab软件的D-S证据理论的源代码，其中代码有相应注释，如果对程序代码存在不懂之处可留言。
欢迎大家留言交流。
欢迎大家留言交流。
2023/8/15 11:09:20
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为了实现对井下OFDM高速数据传输系统实际产生的非线性相位延迟的均衡，本文设计了一种具有实用价值的相位均衡器方法，并通过MATLAB软件完成了对该方法的系统性功能测试。
该系统能够完整运行，并完成对其输出信号的检测。
通过测试表明，该均衡方法简便易行，具有比较良好的相位均衡效果，达到了设计要求。
该系统能够完整运行，并完成对其输出信号的检测。
通过测试表明，该均衡方法简便易行，具有比较良好的相位均衡效果，达到了设计要求。
2023/8/14 5:27:44
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电力系统故障总的来说可以分为两大类：横向故障和纵向故障。
横向故障是指各种类型的短路，包括ABC三相接地短路故障，AB相不接地短路故障，A相接地短路故障和AB相接地短路故障。
三相系统中发生的短路有四种基本类型：ABC三相接地短路故障，AB相不接地短路故障，A相接地短路故障和AB相接地短路故障。
最后使用MATLAB软件对电力系统进行故障模拟实验,人为地设置故障类型求其故障电流和故障电压。
通过三相短路两相短路两相接地短路单相接地短路证明运用MATLAB对电力系统故障进行仿真和程序编写。
横向故障是指各种类型的短路，包括ABC三相接地短路故障，AB相不接地短路故障，A相接地短路故障和AB相接地短路故障。
三相系统中发生的短路有四种基本类型：ABC三相接地短路故障，AB相不接地短路故障，A相接地短路故障和AB相接地短路故障。
最后使用MATLAB软件对电力系统进行故障模拟实验,人为地设置故障类型求其故障电流和故障电压。
通过三相短路两相短路两相接地短路单相接地短路证明运用MATLAB对电力系统故障进行仿真和程序编写。
2023/8/13 9:34:28
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自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
2023/7/30 13:38:49
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通过对噪声特性的分析,并应用小波的方法对信号进行消噪处理,利用Matlab软件演示信号消噪的效果,总结出小波分析对信号消噪的优点。
2023/7/28 1:45:44
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利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
2023/7/26 22:03:20
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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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