P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)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(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應(yīng)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： 2013-11-29
上傳用戶：lanwei
本書以最新的資訊家電、智慧型手機、PDA產(chǎn)品為出發(fā)點，廣泛並深入分析相關(guān)的嵌入式系統(tǒng)技術(shù)。 適合閱讀： 產(chǎn)品主管、系統(tǒng)設(shè)計分析人員、欲進入此領(lǐng)域的工程師、大專院校教學(xué). 本書效益： 為開發(fā)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)品必備入門聖經(jīng) 進入嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的寶典 第三代行動通訊終端設(shè)備與內(nèi)容服務(wù)的必備知識.
上傳時間： 2015-09-03
上傳用戶：阿四AIR
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
鄰接矩陣類的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h，因此從這個類開始。程序1 2 - 1給出了類的描述。程 序中，先用程序1 - 1 3中函數(shù)Make2DArray 為二組數(shù)組a 分配空間，然后對數(shù)組a 初始化，以描述 一個n 頂點、沒有邊的圖的鄰接矩陣，其復(fù)雜性為( n2 )。該代碼沒有捕獲可能由M a k e 2 D A r r a y 引發(fā)的異常。在析構(gòu)函數(shù)中調(diào)用了程序1 - 1 4中的二維數(shù)組釋放函數(shù)D e l e t e 2 D
標簽： 矩陣
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：lanjisu111
液晶顯示調(diào)試程序。初始化程序，可顯示漢字，英文字符和自造字符
上傳時間： 2015-10-16
上傳用戶：zhichenglu
模擬電梯運行程序 功能如下： 初始化時，電梯位于第一層； 有鍵按下時，開始運行 運行時距離相差一層的才被記錄并 向上運行時記下所有的所在層下面的請求； 向下運行時記下所有的所在層上面的請求； 到達樓層后，關(guān)掉指示燈，開門并停留20S 在停留的20S中包含關(guān)門的時間 在停留期間，按下關(guān)門則立即關(guān)門！ 假設(shè)關(guān)門的時間是5S，在這個時間內(nèi)按下開門時將開門停留 當(dāng)有人按下該層按鈕時，則自按下起停留20S 然后關(guān)門繼續(xù)運行 當(dāng)?shù)竭_樓層時，傳感器輸出高電平 ************************************************************ I/O口描述： 模擬方式驅(qū)動： P0口連接DAC0832的數(shù)據(jù)口 P2_6<-->CS1 P2_7<-->CS2 P2口作為傳感器信號輸入端 P2_0-P2_4<-->1~5 P1口作為來自按鍵的控制信號輸入端 P1_0~P1_6<--> 按鍵的 1~7 timer1作為定時器定時20S使用
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：cazjing
ollydbg完全教程。OllyDbg 是一種具有可視化界面的 32 位匯編-分析調(diào)試器。它的特別之處在于可以在沒有源代碼時解決問題，并且可以處理其它編譯器無法解決的難題。 一，什么是 OllyDbg？ 二，一般原理［General principles］ 三，反匯編器［Disassembler］ 四，分析器［Analysis］ 五，Object掃描器［Object scanner］ 六，Implib掃描器 ［Implib scanner］ 七，如何開始調(diào)試［How to start debugging session］ 八，CPU 窗口［CPU window］ 九，斷點［Breakpoints］ 十，內(nèi)存映射窗口［Memory map window］ 十一、十二，監(jiān)視與監(jiān)察器［Watches and inspectors］ 十三，線程［Threads］ 十四，復(fù)制到剪切板［Copy to clipboard］ 十五，調(diào)用棧［Call stack］ 十六，調(diào)用樹［Call tree］ 十七，選項［Options］ 十八，搜索［Search］ 十九，自解壓文件［Self-extracting (SFX) files］ 二十，單步執(zhí)行與自動執(zhí)行［Step-by-step execution and animation］ 二一，Hit跟蹤［Hit trace］
上傳時間： 2016-01-02
上傳用戶：xhz1993
背包問題是關(guān)於最佳化的問題，要解最佳化問題可以使用「動態(tài)規(guī)劃」（Dynamic programming），從空集合開始，每增加一個元素就先求出該階段的最佳解，直到所有的元素加入至集合中，最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例，我們使用兩個陣列value與item，value表示目前的最佳解所得之總價，item表示最後一個放至背包的水果，假設(shè)有負重量 1～8的背包8個，並對每個背包求其最佳解
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上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：aix008
Visual C++（以下簡稱VC++） 是面向?qū)ο笈c可視化軟件開發(fā)工具中比較成熟的一類。MFC是VC++中直接由Microsoft提供的類庫，它集成了大量已定義好的類，我們可以根據(jù)需要，調(diào)用相應(yīng)類，或根據(jù)需要自定義類。正是基于MFC的這種特性，我們試圖設(shè)計出具有封裝性、獨立性的功能模塊------函數(shù)數(shù)據(jù)生成模塊，函數(shù)曲線輸出模塊，模塊之間的橋梁是由模板類CArray派生的CPoint類數(shù)組充當(dāng)?shù)摹：瘮?shù)數(shù)據(jù)生成模塊用來實現(xiàn)對函數(shù)的設(shè)置并獲得采樣點，數(shù)組得到采樣點數(shù)據(jù)并將其傳遞到輸出模塊中。從整體來看，實現(xiàn)了各程序模塊的獨立性，使得在函數(shù)模塊中可任意添加、刪除函數(shù)，可使用不同的DC和GDI，可實現(xiàn)不同的輸出方式，整個工程在函數(shù)繪圖功能上是無限擴展的。經(jīng)過反復(fù)的調(diào)試和檢驗，我們實現(xiàn)了預(yù)期目標。我們的主要目的是嘗試VC++在數(shù)學(xué)函數(shù)繪圖方面的功能和應(yīng)用。這是對VC++的探索，也是對數(shù)學(xué)函數(shù)繪圖多樣化的嘗試。
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：邶刖
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
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