用可調(diào)電阻調(diào)節(jié)電壓值作為模擬溫度的輸入量，當(dāng)溫度低于30℃時(shí)，發(fā)出長(zhǎng)嘀報(bào)警聲和光報(bào)警，當(dāng)溫度高于60℃時(shí)，發(fā)出短嘀報(bào)警聲和光報(bào)警。測(cè)量的溫度范圍在0－99℃。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：huannan88
我編寫的基于顏色分量的汽車牌照定位識(shí)別。主要有以下幾步：1 基于顏色分量的灰度值識(shí)別出車牌（基于藍(lán)色車牌）2 從藍(lán)色區(qū)域中識(shí)別白色的號(hào)碼
上傳時(shí)間： 2015-05-26
上傳用戶：tzl1975
小數(shù)據(jù)量法 求指數(shù). 計(jì)算數(shù)組最大值.求最短距離及向量
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 向量 計(jì)算 數(shù)組
上傳時(shí)間： 2014-01-11
上傳用戶：yoleeson
數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 二維離散余弦變換的圖像壓縮 采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度 直方圖均勻化 模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對(duì)受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 用MATLAB中的函數(shù)filter2對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波 圖像的自適應(yīng)魏納濾波 運(yùn)用5種不同的梯度增強(qiáng)法進(jìn)行圖像銳化 圖像的高通濾波和掩模處理 用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理
標(biāo)簽： 數(shù)字圖像 傅立葉變換 二維離散余弦變換 二維
上傳時(shí)間： 2015-07-01
上傳用戶：xieguodong1234
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
/*y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作適應(yīng)度函數(shù)求最大適應(yīng)度即為函數(shù)的最大值 */
標(biāo)簽： 2.048 lt 100 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：chenbhdt
八單元線陣的DOA估計(jì)的MUSIC算法實(shí)現(xiàn)。可以看出music方法分辨率較高。這里用的是36度方向下的weight,自己也可以嘗試其他的天線weight值。
標(biāo)簽： weight MUSIC music DOA
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：水中浮云
在工業(yè)溫度測(cè)控場(chǎng)合K型熱電偶因其線性度 好,價(jià)格便宜,測(cè)量范圍寬而得到廣泛的使用.但它往往需要冷端補(bǔ)償,且電路較復(fù)雜,調(diào)試麻煩,而 K型熱電偶串行模數(shù)轉(zhuǎn)換器MAX6675 不但可將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成溫度值對(duì)應(yīng)的數(shù) 字量，而且自帶冷端補(bǔ)償， 其溫度分辨能力達(dá)0.25。可以滿足絕大多數(shù)工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合。
上傳時(shí)間： 2015-08-16
上傳用戶：上善若水
矩陣中的每一個(gè)元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點(diǎn)的灰度值，即亮度值。 由于g (i, j)代表該點(diǎn)圖像的光強(qiáng)度（亮度），而光是能量的一種形式，故g (i, j)必須大于零，且為有限值，即： 0＜=g (i, j)＜2n。 用g (i, j)的數(shù)值來(lái)表示(i, j)位置點(diǎn)上灰度級(jí)值的大小，即只反映了黑白灰度的關(guān)系。 數(shù)字化采樣一般是按正方形點(diǎn)陣取樣的，
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：lunshaomo
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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