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matlab混合高斯背景建模
利用多维高斯混合模型，建立背景，然后通过减背景获得前景区域，多维高斯混合模型具有较强的抗噪声，较好适应光线变化
- 2020-12-06下载
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背景建模，MATLAB
混合高斯背景建模，MATLAB，用的是背景差分和实时背景更新
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《802.11a 无线局域网视频图像传输实验系统的研究与实现》
【实例简介】《802.11a 无线局域网视频图像传输实验系统的研究与实现》
- 2021-12-06 00:39:37下载
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收藏的许多MD2模型
个人收集的许多经典MD2模型 内涵纹理图片学CG编程的可以下载使用
- 2020-12-04下载
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基于MATLAB/Simulink 的双电机伺服控制系统仿真模型
设计通过位置调节器 APR(Automatic position regulator)、 转速调节器ASR(Automatic speed regulator)、电流调节器 ACR(Automatic current regulator)构成三闭环位置伺服控制系统， 来控制直流电机。实现两台电机（电机 x， 电机 y） 位置联动， 在二维平面工作台上实现准确位置跟随。 利用 MATLAB/Simulink 软件建立了双电机伺服控制系统仿真模型。
- 2021-05-06下载
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球赛计时计分器(毕业设计）
本次的设计是基于STC89C51单片机的一种篮球计时计分器。我所设计的篮球计分器主要包括三个功能分别为：A/B队计分显示、球赛时间显示、蜂鸣器报警器提示。在对于显示方面本设计主要是采用的七段LED显示，而且主要是手动输入分数显示，当需要加分时就按下相应的按键。蜂鸣器报警主要采用的声光报警，每当中场暂停时就会软件至1报警。本设计主要采用的是倒计时显示时间，而且采用的是CBA篮球比赛规则，每十分钟暂停一下；而且本设计还可以在比赛中场实现暂停和开始功能同时采用了手动复位的功能，自动给单片机清零同时单片机在死机的状态下重启
- 2020-12-03下载
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自相关与互相关的C++实现
用C++实现的计算离散序列的自相关序列与互相关序列，代码中有详细的说明，计算式参考http://www.mathworks.cn/cn/help/signal/ref/xcorr.html，并且计算结果与matlab中完全一样，实现了float和complex的有偏和无偏估计，
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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stm32 按键实现短按，长按，双击，组合，hold
利用定时器，外部中断，串口，GPIO完成的一个stm32小项目。
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去除异常值matlab程序
数据预处理中去除异常值的程序，matlab写成
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