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基于视频的车流量检测 MATLAB代码
基于视频的车流量检测 MATLAB实现交通流量检测是智能交通系统的一部分，采用虚拟检测线法统计车流量，采用基于高斯混合模型的背景建模方法。
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ANSYS工程应用教程——热与电磁学篇.pdf
【实例简介】
- 2021-05-26 10:59:31下载
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GPS仿真软件 gps模拟器 NMEA0183仿真软件
【GPS模拟器（GPS仿真软件）Demo】（Demo 仅用于演示。若有需求请购买正版。）软件名称：NMEA Worker软件版本：V1.2.00简介： 1.NMEA Worker软件包括有GPS模拟器功能，可以按照NMEA0183标准模拟输出大部分GPS语句。适用于使用 NMEA测试的硬件、软件及开发者。 2.符合标准： NMEA0183 标准，版本V2.30/V3.01 3.可动态修改GPS参数 4.自动保存生成的记录。安装说明：程序用C#开发，请首先安装微软的 .NET Framework3.5（网上可以下载），然后双击setup.exe安装即可。【出售源代码和正
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机器人参数观测、辨识及控制
【实例简介】关于机器人参数观测及辨识控制，其中包括了基于神经网络的自适应状态观测器的设计及应用等范例。
- 2021-11-01 00:31:46下载
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养老院管理系统.rar
养老院管理系统代码，使用的mysql数据库:https://download.csdn.net/download/weixin_40490238/11484946
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Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging With MATLAB Algorithms
这本书提供了充分的代表性逆合成孔径雷达（ISAR）成像，这是一种流行和重要的雷达信号处理工具。本书涵盖了所有可能的ISAR成像方面。这本书提供了一个介绍了专家组的逆问题和合成孔径雷达（SAR）提出的问题之前，信号处理技术和雷达基本相当。如高分辨率SAR的重要概念，脉冲压缩和图像形成连同相关的MATLAB代码。 ISAR成像的基本原理后，这本书提供了相关的MATLAB函数和代码成像ISAR成像的详细程序。 ISAR成像，多个成像技巧和微调，如零填充和窗口程序，以提高图像的质量也被提出。最后，逆合成孔径雷达图像中的各种实际应用，如成像天线平台散射的，是在单独的一章。所有这些算法，MATLAB代码和
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lz复杂度计算的matlab程序
利用matlab计算一维时间序列的Lempel-Ziv 复杂度程序
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基于 TI C2000™ 微控制器的 3.3KW 车载充电机方案
车载充电机（OBC）是新能源汽车必不可少的核心零部件，其市场规模随着新能源 汽车市场的快速增长而扩大。据相关数据分析，2016 年，电动汽车车载充电机市 场规模约 20 亿元，未来几年随着新能源汽车产量的逐年提升，预计到 2020 年 国内电动汽车车载充电机市场规模将达到 77 亿元。 本文将给大家介绍基于 TI C2000™ 微控制器的 3.3KW 车载充电机方案。此参考设计使用 C2000™ 微控 制器 (MCU) 和 LMG3410 来控制交错式连续导通模式 (CCM) 图腾柱 (TTPL) 无桥功率因数校正 (PFC) 功率级的方法。该电源拓扑采用氮化镓 (GaN) 器件， 从而提高了效率，并降低了电源尺寸。该设计支持用于提高效率的切相和自适应死 区时间，用于在轻负载下改进功率因数的输入电容补偿方案，以及瞬态时用于降低 电压尖峰的非线性电压环路。 交错式 TTPL PFC 拓扑结构是电动汽车充电器的设计的趋势，具有更高功率和更 高的功率密度。 C2000 MCU 是针对实时控制应用而优化的 MCU 系列之一。 快速优质的模数控制器可精确测量电流和电压信号，集成比较器子系统 （CMPSS）提供过流和过压保护，而无需使用任何外部设备。经过优化的 CPU 内核可以快速执行控制循环。 三角函数使用片上三角数学单元（TMU）可以加速 操作。 该解决方案还选择在 F28004x 和 F2837x 上使用控制律加速器 （CLA）， CLA 是协处理器可用于减轻 CPU 负担并在 C2000 上启用运行更快 的循环或更多功能
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Windows64下通过python调用海康SDK实现登入、预览、抓图、光学变倍、相机激活、区域聚焦、区域曝光功能
在windous系统下Python实现海康相机登入、预览、抓图、光学变倍、相机激活、区域聚焦、区域曝光功能；linux系统下载相应的海康SDK，并将lib文件更换为相对应的库文件，同时将HCNetSDKCom文件夹拷贝出来（与lib文件夹同一级别）
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CNN遥感图像配准
CNN在遥感图像配准中的实现源代码，参考论文：利用深度卷积特征进行多时相遥感图像配准《Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Feature》
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