本論文主要介紹圖像處理系統(tǒng)軟件的算法分析、代碼實(shí)現(xiàn)。以及實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的程序開發(fā)工具Delphi的簡(jiǎn)單介紹。軟件開發(fā)的目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的銳化、扭曲、波浪平滑處理等效果。文章的主要內(nèi)容為該軟件的算法分析過(guò)程、代碼編寫、界面設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程。本論文特別對(duì)圖象的銳化、圖象的扭曲和圖象的平滑處理算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和比較,如銳化功能的差分法與邊緣提取算法的分析、比較,平滑功能的平滑濾波法、中值濾波法、自適應(yīng)濾波法等算法的分析、比較。然后對(duì)確定的這幾個(gè)功能算法的實(shí)現(xiàn)編寫了Delphi的算法代碼,其中心代碼在文中將詳細(xì)介紹。論文最后介紹了本軟件的界面設(shè)計(jì)過(guò)程和界面設(shè)計(jì)結(jié)果,并對(duì)其中幾個(gè)主要按鈕的代碼實(shí)現(xiàn)做了介紹。是介紹整個(gè)軟件開發(fā)過(guò)程的文章。
標(biāo)簽: Delphi 算法分析 軟件開發(fā) 論文
上傳時(shí)間: 2017-05-21
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網(wǎng)站上關(guān)于遺傳算法開發(fā)可謂工具箱滿天飛。可工具箱超級(jí)難用。鑒于此,本人自己完全用matlab實(shí)現(xiàn)遺傳算法解決多背包問(wèn)題并留了qq。
標(biāo)簽: 工具箱 網(wǎng)站 算法 超級(jí)
上傳時(shí)間: 2017-06-26
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改進(jìn)的蟻群聚類算法ppt,有原理介紹。背景介紹
上傳時(shí)間: 2016-06-17
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最小生成樹之kruskal算法。針對(duì)給定的無(wú)向帶權(quán)圖,kruskal算法構(gòu)造最小生成樹的思想:kruskal算法總共選擇n- 1條邊,(共n個(gè)點(diǎn))所使用的貪心準(zhǔn)則是:從剩下的邊中選擇一條不會(huì)產(chǎn)生的環(huán)路具有最小耗費(fèi)的邊加入已選擇的邊的集合中。注意到所選取的邊若產(chǎn)生環(huán)路則不可能形成一棵生成樹。kruskal算法分e 步,其中e 是網(wǎng)絡(luò)中邊的數(shù)目。按耗費(fèi)遞增的順序來(lái)考慮這e 條邊,每次考慮一條邊。當(dāng)考慮某條邊時(shí),若將其加入到已選邊的集合中會(huì)出現(xiàn)環(huán)路,則將其拋棄,否則,將它選入。
上傳時(shí)間: 2016-10-23
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LU算法實(shí)例
上傳時(shí)間: 2016-11-24
上傳用戶:sky5972069
用于提取信號(hào)的峰值,可以用去確定信號(hào)的基頻
標(biāo)簽: 峰值;提取算法;matlab
上傳時(shí)間: 2018-11-20
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用matlab仿真GS算法程序,可以直接使用
標(biāo)簽: 算法
上傳時(shí)間: 2019-07-12
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應(yīng)用無(wú)跡卡爾曼濾波算法(UKF)進(jìn)行鋰電池的SOC估計(jì),采用Thevenin二階RC等效電路模型,對(duì)HPPC電池脈沖充放電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行Matlab處理,得到較為準(zhǔn)確的模型.通過(guò)在Matlab中編寫算法程序,對(duì)不同工況的估計(jì)值與實(shí)際值進(jìn)行誤差估算及對(duì)比分析,通過(guò)此算法進(jìn)行SOC估計(jì),得到該算法可有效降低系統(tǒng)誤差并糾正SOC的初值偏差.The non trace Calman filter (UKF) is applied to the SOC estimation of lithium battery. The Thevenin two order RC equivalent circuit model is used to process the HPPC battery pulse charge discharge experimental data by Matlab processing, and a more accurate model is obtained. By writing algorithm program in Matlab, the error estimation and comparison analysis of the estimated value and actual value of different states are carried out, and the SOC estimation is carried out by this algorithm. The algorithm can effectively reduce the system error and correct the initial value deviation of the SOC.
標(biāo)簽: 卡爾曼濾波
上傳時(shí)間: 2022-05-03
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隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及嵌入式、人臉識(shí)別、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的提高,人們正在感受著科技帶來(lái)的便利和益處。 該系統(tǒng)通過(guò)攝像頭獲取人臉圖像,在后臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)完成圖像識(shí)別,然后給單片機(jī)發(fā)送命令來(lái)控制門禁系統(tǒng)。軟件上首先利用小波變換對(duì)人臉圖像進(jìn)行2次小波分解,然后對(duì)低頻分量進(jìn)行離散余弦變換(DCT)提取特征值,最后利用歐氏距離和最近鄰分類器進(jìn)行識(shí)別。采用OpenCV人臉識(shí)別算法進(jìn)行處理輸出。達(dá)到該系統(tǒng)構(gòu)建簡(jiǎn)單、方便,識(shí)別速度快且準(zhǔn)確率較高。 本文主要介紹了基于人臉識(shí)別算法的門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在對(duì)人臉識(shí)別算法研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)整個(gè)門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)闡述。主要內(nèi)容包含以下幾點(diǎn): 1.簡(jiǎn)單的介紹了課題研究的背景、目的及意義,介紹了人臉識(shí)別的背景,闡述了國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別的現(xiàn)狀以及人臉識(shí)別的難點(diǎn),還介紹了相關(guān)的技術(shù)。 2.人臉識(shí)別算法的研究:主要對(duì)Gabor濾波算法、K-L變換算法、Haar特征提取算法這三種特征提取算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹,也對(duì)PCA和LDA這兩種人臉識(shí)別算法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述和實(shí)驗(yàn)的對(duì)比。 3.門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):從需求分析入手對(duì)系統(tǒng)的總體模式、總體結(jié)果、功能模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等各部分進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹。 4.系統(tǒng)的測(cè)試:在對(duì)核心算法人臉識(shí)別進(jìn)行了詳細(xì)的研究以及整個(gè)門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)結(jié)束后,對(duì)于整合實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng),進(jìn)行了詳細(xì)的測(cè)試,并給出了功能測(cè)試報(bào)告和性能測(cè)試報(bào)告。 本文設(shè)計(jì)的基于人臉識(shí)別的門禁系統(tǒng),在一定程度上可以較好的識(shí)別人臉.
標(biāo)簽: 人臉識(shí)別 門禁系統(tǒng)
上傳時(shí)間: 2022-05-28
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標(biāo)簽: 算法
上傳時(shí)間: 2022-06-06
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