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matlab联合STK进行北斗卫星运行仿真
matlab联合STK进行北斗卫星运行仿真，目前北斗卫星的程序不是很多，这个程序已经通过运行，希望可以帮助到大家！
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瑞丽衰落信道仿真
由于多径和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，如时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布和Nakagami-m分布。在设计中，专门针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，进一步加深对多径信道特性的了解。
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简单有效的LDPC码BP译码算法 MATLAB
简单实用的LDPC BP算法；适用于新手理解算法过程。
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3机9节点系统.psc
3G9bus_D201880419.psc
- 2021-05-06下载
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MINI_STM32示波器
AD采样 实时曲线绘制while (1) { for(aa=0;aa
- 2020-12-11下载
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LabVIEW多通道数据采集系统源程序
程序中使用ACCESS数据库来保存数据，使用LabSQL工具包来连接数据库，打开之前请确认安装了这个工具包。程序一运行时会先弹出密码登录系统，用户名和密码都为“vihome”。这个程序实现的功能或者说使用到的知识点还是比较多的，主要有以下几种：1，简单的密码登录。 之前已经上传过一个密码登录的程序了，这里只是很简单的一个登录判断，有些会员不了解怎么样从密码程序到主程序的转换，这里是直接调用，如果在密码登录时选择取消，则通过输出错误的方法使主程序不执行而直接退出。2，简单的错误处理。 会对错误进行提示，发生错误时用户可以选择继续或停止，如果在调试时记录一些
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合成孔径雷达成像算法与实现（附光盘数据和仿真代码）.zip
合成孔径雷达成像算法与实现【数据完整 matlab代码】包含书本的PDF 光盘的数据 matlab仿真代码！！
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模式识别大作业K均值算法matlab平台实现
模式识别大作业K均值算法matlab平台实现，内有iris数据用于测试一起其他相关资料。
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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
- 2020-12-03下载
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景
利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景，使用固定阈值和自适应阈值
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