目 錄 前 言 1 第一章 概述 1 1.1課題來源 1 1.2 開發(fā)工具的選用 2 1.2.1 Visual Basic的使用 2 1.2.2 Microsoft Access的使用 3 1.3 系統(tǒng)的初步調(diào)查 3 1.4 系統(tǒng)的可行性研究 4 1.4.1技術(shù)上的可行性 4 1.4.2管理上的可行性 4 1.4.3安全上的可行性 4 1.5 系統(tǒng)分析 4 1.5.1系統(tǒng)的安全性 4 1.5.2系統(tǒng)的快捷性 5 1.5.3系統(tǒng)的準(zhǔn)確性 5 1.5.4系統(tǒng)的嚴(yán)謹(jǐn)性 5 第二章 概要設(shè)計(jì) 5 2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路 5 2.1.1界面設(shè)計(jì) 5 2.1.2用戶登陸 5 2.1.3學(xué)籍信息內(nèi)容查詢和錄入 6 2.1.4數(shù)據(jù)庫(kù)分析 6 2.2 設(shè)計(jì)簡(jiǎn)述 6 2.2.1 vb設(shè)計(jì)的界面簡(jiǎn)述 6 2.2.2 Access2000設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù) 7 2.2.3系統(tǒng)簡(jiǎn)圖 7 2.3 設(shè)計(jì)需求 7 2.3.1 運(yùn)行設(shè)計(jì) 7 2.3.2 出錯(cuò)處理設(shè)計(jì) 8 2.3.3安全保密設(shè)計(jì) 8 2.3.4維護(hù)設(shè)計(jì) 8 第三章 詳細(xì)設(shè)計(jì) 9 3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn) 9 3.1.1課程表 9 3.1.2學(xué)生情況表 9 3.1.3學(xué)生與課程表 9 3.2 界面的實(shí)現(xiàn) 9 3.2.1登陸界面 9 3.2.3 主界面 10 3.2.4 基本信息錄入 11 3.2.5 成績(jī)錄入 14 3.2.6 信息查詢 16 3.2.7 報(bào)表輸出 18 第四章 數(shù)據(jù)測(cè)試 18 第五章 總結(jié) 19 5.1 編程心得 19 5.2 感謝 19 參考文獻(xiàn) 20
標(biāo)簽： Microsoft Visual Access Basic
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利用VC 編寫的SIFT 特征匹配程序,可以在影像 旋轉(zhuǎn),縮放時(shí)仍能成功匹配
標(biāo)簽： SIFT 編寫 特征匹配 旋轉(zhuǎn)
上傳時(shí)間： 2016-12-06
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帶有匹配濾波器的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制和脈沖壓縮技術(shù)的Matlab程序
標(biāo)簽： Matlab 濾波器 壓縮技術(shù) 雷達(dá)信號(hào)
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java 版supermap 的 地址搜索匹配
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使用最大正向匹配算法，實(shí)現(xiàn)中文自動(dòng)分詞，對(duì)于初學(xué)者有很高的參考價(jià)值。
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閱讀您的文件最小二乘匹配and高斯解方程子程序
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實(shí)現(xiàn)smith圓圖顯示和阻抗匹配，能夠解決傳輸線阻抗匹配問題
上傳時(shí)間： 2016-12-26
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提出了一種基于3點(diǎn)匹配的圖像拼接算法。該算法以有效的選取準(zhǔn)則為基礎(chǔ)，選取種子模板，按照預(yù)定的搜索策略，匹配出對(duì)應(yīng) 的特征點(diǎn)，利用誤匹配消除準(zhǔn)則，消除可能出現(xiàn)的誤匹配，為后續(xù)的優(yōu)化算法提供初值。
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針對(duì)基于圖像特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法中對(duì)應(yīng)特征對(duì)難以準(zhǔn)確提取的問題,提出一種基于興趣 點(diǎn)匹配的圖像自動(dòng)拼接方法。該方法首先利用Harris角檢測(cè)器提取兩幅圖像中的興趣點(diǎn),并在此基 礎(chǔ)上采用比較最大值法提取出對(duì)應(yīng)興趣點(diǎn)特征對(duì),最后利用這些匹配特征對(duì)來實(shí)現(xiàn)圖像的拼接。實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明,這種方法能有效地去除偽匹配特征對(duì)的干擾,同時(shí)降低了誤匹配的概率
標(biāo)簽： Harris 圖像 特征點(diǎn) 特征
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一種基于信息熵和灰度相關(guān)的全景重疊圖拼接算法。該算法綜合了基于灰度相關(guān)和信息熵的優(yōu)點(diǎn)。 通過匹配連續(xù)區(qū)域的熵的蘭氏距離獲得了比較精確的定位
標(biāo)簽： 信息熵 灰度相關(guān) 拼接算法 定位
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