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- 运动目标大小:1MB利用的差分法检测视频中的运动目标,在MatlabR2009a中可以运行。运行结果显示,可以有效地将运动目标检测出来并标记。利用的差分法检测视频中的运动目标,在MatlabR2009a中可以运行。运行结果显示,可以有效地将运动目标检测出来并标记。5 612浏览免费
- python大小:3MBTA-Lib(Technical Analysis Library, 即技术分析库)是Python金融量化的高级库,涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错,就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例:TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释:包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本(与python版本要一致) 假定文件下载到d盘根目录,使用如下命令进行安装: pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接:https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。TA-Lib(Technical Analysis Library, 即技术分析库)是Python金融量化的高级库,涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错,就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例:TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释:包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本(与python版本要一致) 假定文件下载到d盘根目录,使用如下命令进行安装: pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接:https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。0 6785浏览免费
- A星路径规划大小:14KB博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划(附完整的代码,代码逐行进行解释)(四)--------固定障碍物,进一步对比 的附件,包含了文章介绍的完整的matlab文件博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划(附完整的代码,代码逐行进行解释)(四)--------固定障碍物,进一步对比 的附件,包含了文章介绍的完整的matlab文件5 4812浏览免费
- 人脸识别大小:4MB人脸库用的事ORL库,本程序用的是matlab写的一个简单的人脸识别程序,在运行程序时,需要更改代码中两个地方,一是BP_Train里面的一个路径,而是Accuracy里的文件路径,需要把两个路径都改为当前存放的路径。参考本程序需要有一定的matlab基础。人脸库用的事ORL库,本程序用的是matlab写的一个简单的人脸识别程序,在运行程序时,需要更改代码中两个地方,一是BP_Train里面的一个路径,而是Accuracy里的文件路径,需要把两个路径都改为当前存放的路径。参考本程序需要有一定的matlab基础。4 994浏览免费
- hadoop大小:685MB【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果0 3482浏览免费
- simulink大小:133KB博文PID控制器——MATLAB/Simulink仿真以及性能比较与分析的附件,包含了文章介绍的simulink仿真模型博文PID控制器——MATLAB/Simulink仿真以及性能比较与分析的附件,包含了文章介绍的simulink仿真模型5 4801浏览免费
- matlab文件大小:9KB动态衡量式A星算法及拐角优化的matlab文件,内部包含两个matlab文件,A_ROAD_3 为完整的动态衡量式A星算法文件,A_ROAD_4是进行拐角优化后的文件,详情请见博文----详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划(附完整的代码,代码逐行进行解释)(三)动态衡量式A星算法及拐角优化的matlab文件,内部包含两个matlab文件,A_ROAD_3 为完整的动态衡量式A星算法文件,A_ROAD_4是进行拐角优化后的文件,详情请见博文----详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划(附完整的代码,代码逐行进行解释)(三)0 2964浏览免费
- officedoc大小:127KBofficedoc,matlab操作office文件的工具箱 ,来自mathwork官网officedoc,matlab操作office文件的工具箱 ,来自mathwork官网5 141浏览免费
- 南京邮电大学大小:29MB因为有很多人来问我综合练习1怎么做,但是我没做过,所以这个仅供大家参考,欢迎大家交流指正!因为有很多人来问我综合练习1怎么做,但是我没做过,所以这个仅供大家参考,欢迎大家交流指正!5 2944浏览免费
- PID大小:308KB博文 :PID控制器——MATLAB/Simulink仿真以及性能比较与分析,介绍的最新升级版框架的simulink文件,本资源包含MATLAB2015a到2020a的11个版本的文件,应该说比较全了博文 :PID控制器——MATLAB/Simulink仿真以及性能比较与分析,介绍的最新升级版框架的simulink文件,本资源包含MATLAB2015a到2020a的11个版本的文件,应该说比较全了4 2155浏览免费
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- 电弧仿真大小:98KB利用Matlab/Simulink对两种电弧模型(Mayr和Cassie电弧模型)进行了仿真。基于模型可分析模型参数对输出波形的影响,验证与实际故障电弧的相似度,对故障电弧保护装置的设计和研制起到积极作用。Cassie和Mayr电弧模型方程表达了电弧电压、电弧电流、电弧电导、时间常数、能量损失之间的关系; 可结合同名博客 “基于MATLAB的电弧仿真模型(Mayr/Cassie 电弧模型)” 进行配套仿真;https://blog.csdn.net/m0_64770246/article/details/128684204?spm=1001.2014.3001.5501;利用Matlab/Simulink对两种电弧模型(Mayr和Cassie电弧模型)进行了仿真。基于模型可分析模型参数对输出波形的影响,验证与实际故障电弧的相似度,对故障电弧保护装置的设计和研制起到积极作用。Cassie和Mayr电弧模型方程表达了电弧电压、电弧电流、电弧电导、时间常数、能量损失之间的关系; 可结合同名博客 “基于MATLAB的电弧仿真模型(Mayr/Cassie 电弧模型)” 进行配套仿真;https://blog.csdn.net/m0_64770246/article/details/128684204?spm=1001.2014.3001.5501;0 1534浏览免费
- opencv大小:12MB在这个实战项目中,我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤,对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先,我们需要对获取的车辆图像进行预处理,这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作,以便更好地凸显车牌区域。接着,利用OpenCV的图像处理功能,我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作,以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后,我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来,以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法,我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后,我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库,我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配,从而确定字符的具体内容。经过这一过程,我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究,还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码,我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能,从而提高交通管理的在这个实战项目中,我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤,对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先,我们需要对获取的车辆图像进行预处理,这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作,以便更好地凸显车牌区域。接着,利用OpenCV的图像处理功能,我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作,以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后,我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来,以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法,我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后,我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库,我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配,从而确定字符的具体内容。经过这一过程,我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究,还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码,我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能,从而提高交通管理的0 1095浏览免费
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- 特征提取大小:14KB目前支持进行提取的特征包括: 1.max :最大值 2.min :最小值 3. mean :平均值 4.peak :峰峰值 5.arv :整流平均值 6.var :方差 7.std :标准差 8.kurtosis :峭度 9.skewness :偏度 10.rms :均方根 11.waveformF :波形因子 12.peakF :峰值因子 13.impulseF :脉冲因子 14.clearanceF:裕度因子 15.FC:重心频率 16.MSF:均方频率 17.RMSF:均方根频率 18.VF:频率方差 19.RVF:频率标准差 20.SKMean:谱峭度的均值 21.SKStd:谱峭度的标准差 22.SKSkewness:谱峭度的偏度 23.SKKurtosis:谱峭度的峭度 function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell) % 时域、频域相关算法的信号特征提取函数目前支持进行提取的特征包括: 1.max :最大值 2.min :最小值 3. mean :平均值 4.peak :峰峰值 5.arv :整流平均值 6.var :方差 7.std :标准差 8.kurtosis :峭度 9.skewness :偏度 10.rms :均方根 11.waveformF :波形因子 12.peakF :峰值因子 13.impulseF :脉冲因子 14.clearanceF:裕度因子 15.FC:重心频率 16.MSF:均方频率 17.RMSF:均方根频率 18.VF:频率方差 19.RVF:频率标准差 20.SKMean:谱峭度的均值 21.SKStd:谱峭度的标准差 22.SKSkewness:谱峭度的偏度 23.SKKurtosis:谱峭度的峭度 function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell) % 时域、频域相关算法的信号特征提取函数0 3216浏览免费
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