系系統可以試想問奶奶個的是激昂創凌晨一點也很少
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上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：huql11633
GPS系統接收數據坐標轉換 GPS接收的數據往往是三維坐標，而在科學研究中我們通常用二維坐標。因此必須 進行坐標轉換，下面我們介紹一種坐標轉換，即把WGS84坐標轉換為高斯—克呂 格坐標系。數字地圖投影的方法很多，而我國采用了高斯—克呂格投影，它是一 種橫軸橢園柱面等角投影，用一個橢球柱面與地球橢球在某一子午圈L0上相切， 這條子午線通常稱做投影軸子午線。也就是高斯-克呂格投影直角坐標系的x 軸， 地球的赤道與橢圓柱面相交, 成一直線,這條直線與軸子午線正交,就是平面直角坐 標系的y軸，把橢球柱面展開，就得到以（x,y）為坐標的平面直角坐標系。為減少 投影變形，按經度把橢球分為許多帶，各帶分別投影，經常采用的是3度和6度帶。 為使y值不為負值，通常在y軸上加上500km。 已知WGS84坐標（B，L），B為GPS定位輸出成果的緯度，L為GPS定位輸出成果的經度。 由WGS84到高斯-克呂格坐標(x,y)的轉換成高斯投影正算，詳見本軟件
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：小眼睛LSL
幾種圖像處理源碼 程序代碼說明 P0301：數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：jkhjkh1982
信息論基礎:信息論與編碼課件：編寫西安交通大學電信學院信通系鄧科
上傳時間： 2013-12-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2016-07-31
上傳用戶：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
灰關聯度在變壓器故障診斷中的應用；適合對灰度關聯感興趣的學習者
上傳時間： 2016-08-01
上傳用戶：lifangyuan12
股市分析K線,測試版本,可以研究修正,勿用於商業販賣
上傳時間： 2014-01-04
上傳用戶：edisonfather
利用人臉的灰度值的不同可以高效識別人臉區域以及定位的功能，以及可以識別非人臉
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：懶龍1988
MicroShip IIC 使用的範例程式 , 測試成功
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：zxc23456789
