汽車應(yīng)用CAN系統(tǒng)之探討 汽車應(yīng)用CAN系統(tǒng)之探討
上傳時(shí)間： 2014-11-28
上傳用戶：PresidentHuang
AVR單片機(jī)入門及C語言高效設(shè)計(jì)實(shí)踐（六） ATMEAG16L的定時(shí)／計(jì)數(shù)器 ATMEAG16L有兩個(gè)8位定時(shí)／計(jì)數(shù)器（T／C0、T，C2）和一個(gè)16位定時(shí)／計(jì)數(shù)器T/C1）。每一個(gè)計(jì)數(shù)器都支持PWM（脈沖寬度調(diào)制）輸出功能。PWM輸出在電機(jī)控制、開關(guān)電源、信號(hào)發(fā)生等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。[第一段]
上傳時(shí)間： 2015-11-16
上傳用戶：集美慧
用JSP編寫的線上問卷調(diào)查系統(tǒng)，提供JSP及JavaBean源始碼
上傳時(shí)間： 2016-07-31
上傳用戶：123456wh
learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t ¬ ng tù nh viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch ¬ ng tr×nh ® î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ
標(biāo)簽： learningMatlab 172 199 173
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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matlab 所使用的車排定位系統(tǒng)主要採svm 非常有參考價(jià)值
標(biāo)簽： matlab svm 定位 系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2017-06-15
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LZW算法基于轉(zhuǎn)換串表(字典)T,將輸入字符串映射成定長(zhǎng)(通常為12位)的碼字
上傳時(shí)間： 2015-04-16
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家具行業(yè)的成本核算報(bào)價(jià)系統(tǒng),主要征對(duì)家個(gè)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)展開進(jìn)行材料成本及人工制造費(fèi)用統(tǒng)計(jì),加上可調(diào)節(jié)的利潤(rùn)設(shè)定,將其成本核算出來,同時(shí)將報(bào)價(jià)單作出來
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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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
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火車訂票系統(tǒng) 一車廂10個(gè)座位,有五個(gè)站,可以票可以分段,站票以x顯示
上傳時(shí)間： 2015-08-23
上傳用戶：sy_jiadeyi
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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