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QQ盗号源码(可用)

于 2020-12-02 发布
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  • SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
    SIFT算法特点• SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。• 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。• 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。• 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。• 可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RsT)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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    【实例简介】卷积码的编译码,信道为AWGN信道,BPSK调制,码率为1/2,译码为viterbi硬判决,并画出了BER的曲线
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  • SAR雷达成像点目标仿真——RD算法和CS算法(序+注释)
    SAR雷达成像点目标仿真,包含RD算法和CS算法的原理+Matlab程序,程序每一行均有注释,适合入门以τ的时闫发射啁啾脉冲,然后切换天线开关接收回波信号。脉冲重复间隔为l发接收图雷达发射脉冲串的时序当雷达不处于发射状态时,它接收反射回波。发射和接收回波的时间序列如图所示在机载情况下,每个回波可以在脉冲发射间隔内直接接收到。但是在星载情况下,由于距离过大,某个脉冲的回波要经过个脉冲间隔才能接收到。这里仿真为了方便,默认为机载情況脉冲回波时间图脉冲雷达的发射与接攻周期假设为信号持续时间,下标表示距离向:为重复频率,为重复周期,等于。接收序列中,τ衣示发射第个脉冲时,目标回波相对于发射序列的延时。雷达的发射序列数学表达式为式式中,表示矩形信号,为距离向的信号调频率,为载频。雷达回波信号由发射信号波形,天线方向图,斜距,目标,环境等因素共同决定,若不考虑环境因素,则单点目标雷达回波信号可写成式所示:其中,G表示点目标的雷达散射截面,表示点目标天线方向图双向幅度加权,z表示载机发射第个脉冲时,电磁波再次回到载机时的延时r,带入式中得式就是单点目标叵波信号模型,其中,是分量,它决定距离向分辨率;为多普勒分量,它决定方位向分辨率对于任意一个脉冲,回波信号可表小为式所小我们知道,由于随慢时间的变化而变化,所以计算机记录到的回波数据存储形式如图所示:贴棘·●鲁通ib●幽●中@中●●●。●●鲁●●ed●●i●●一●●:b●t老!y·●●●●●Outuinh0ib●●●●·:·:·;D●●中·!达脉冲长度斜距(军样数或单元置)图目标照射时间内,单个点目标回波能量在信号处理器的二维存储器中的轨迹4距离徙动及校正根据图可知,在倾斜角为零或很小的时侯,目标与雷达的瞬时距离为,根据几何关系可知,,根据泰勒级数展开可得:由式可知,不同慢时间对应着不同的并且是一个双曲线形式或者近似为个二次肜式。如图所示,同一目标的回波存储在计算机里不在同一直线上,存在距离徙动从而定义距离徙动量:为了进行方位向的压缩,方位向的回波数据必须在同一条直线上,也就是说必须校止距离徙动Δ。由式()可知,不同的最近距离对应着不同的▲,因此在时域处理距离徙动会非常麻烦。因此,对方位向进行傅里叫变换,对距离向不进行变换,得到新的域。由于方位向的频率即为多普勒频率,所以这个新的域也称为距离多普勒域将斜距写成多普勒的函数,即。众所周知,对最近距离为的点目标回波多普勒是倾斜角b的函数,即=2,斜距,于是6:≈所以距离多普勒域中的我距离徙动为Δ,可发现它不随慢时间变换同一最短距离对应着相同大小的距离徙动。因此在距离多普勒域对一个距离徙动校正就是对一组具有相同最短距离的点目标的距离徙动校止,这样可以节省运算量。为了对距离徙动进行校正,需要得到距离徙动单元,即距离徙动体现在存储单元中的移动数值,距离徙动单元可以表示为△这个值通常为一个分数,由于存储单元都是离散的,所以不同通过在存储单元简单的移动得到准确的值。为了得到准确的徙动校正值,通常需要进行插值运算。本仿真釆用了两种插值方法最近邻点插值和插值,下面分别进行介绍。最近邻点插值法的优点是简单而快速,缺点是不够精确。Δ其中为整数部分为小数部分,整数部分徙动可以直接通过平移消除,对于小数部分则通过四舍五入的方法变为或者,这样就可以得到较为精确的插值插值原理如下:在基带信号下,卷积核是函数插值信号为即为所有输入样本的加权平均。可通过频域来理解,如图所示,采样信号频普等于以采样率重复的信号频谱。为了重建信号,只需要一个周期频谱(如基带周期),因此需要理想矩形低通滤波器在频域中提取基带频谱(如图)所示。凵知该理想滤波器在时域中是函数。由于频域相乘相当于时域卷积,故插值可以通过与核的卷积来实现信号频谱幅度理想低通滤波器-101频率图理憇低通滤波器怎样对采样信号进行插值5点目标成像 matlab仿真5.1距离多普勒算法距离多普勒算法(是在年至年为民用星载提出的,它兼顾了成熟、简单、髙效和精确等因素,至今仍是使用最广泛的成像算法。它通过距离和方位上的频域操作,到达了高效的模块化处理要求,同吋又具有了一·维操作的简便性。图示意了的处理流程。这里主要讨论小倾斜角及短孔径下的基本处理框当数据处在方位时域时,可通过快速卷积进行距离压缩。也就是说,距离后随即进行距离向匹配滤波,再利用距离完成距离压缩。回波信号为:距离向压缩后的信号为:通过方位将数据变换至距离多普勒域,多普勒中心频率估计以及大部分后续操作都在该域进行。方位向傅里叶变换后信号为:在距离多普勒域进行随距离时间及方位频率变化的,该域中同距离上的组日标轨迹相互重合。将距离徙动曲线拉直到与方位频率轴平行的方向。这里可以采用最近邻点插值法或者插值法,具体插值方法见前面。假设插值是精确的,信号变为:通过每一距离门上的频域匹配滤波实现方位压缩。为进行方位压缩,将后的乘以频域匹配滤波器最后通过方位将数据变换回时域,得到压缩后的复图像。复原后的图像为:正达原始教据距离压缩方位向傅里叶变换距离徙动校正方位压方位向傅里叶逆变及多视叠加压缩数据图距离多普勒算法流程图5.2 Chirp Sca l ing算法距离多普勒算法具有诸多优点,但是距离多普勒算法有两点不足:首先,当用较长的核函数提高距离徙动校正()精度时,运算量较大:其次,二次距离压缩()对方位频率的依赖性问题较雉解决,从而限制了其对某些大斜视角和长孔径的处理精度。算法避免」中的插值操作,通过对信号进行频率调制,实现了对该信号的尺度变换或平移图显示了算法处理流程。这里主要讨论小倾斜角及短孔径下的基本处理框图。主要步骤包括四次和三次相位相乘。通过方位向将数据变换到距离多普勒域。通过相位相乘实现操作,使所有目标的距离徙动轨迹·致化。这是第步相位相乘。用以改交线调频率尺度的二次相位函数为通过距离向将数据变到二维频域。通过与参考函数进行相位相乘,同吋完成距离压缩、和‘致这是第二步相位相乘。用于距离压缩,距离徙动校正的相位函薮写为:通过距离向将数据变回到距离多普勒域。通过与随距离变化的匹配滤波器进行相位相乘,实现方位压缩。此外,由于步骤中的操作,相位相乘中还需要附加一项相位校正。这是第三步相位相乘。补偿由引起的剩余相位函数是:最后通过方位向将数据变回到二维时域,即图像域雷达原始数据SAR信号域方位向傅里叶变换第一步相位相乘补余RCMC中的距离多Chirp sealing操作普勒域距离向傅里叶变换第一步相位相乘参考函数相乘用于距离压细、SRC和一致RCMC频域距离向傅里叶逆变美第三步(最后方位压缩及相位校王步)相位相乘距离多晋勒域方位向傅里叶道变换SAR图像域压缩数据图算法流程图简而言之,算法是将徙动曲线逐一校正,算法是以某一徙动曲线为参考,在域内消除不同距离门的徙动山线的差异,令这些曲线成为一组相互平行的曲线,然后在二维频率域內统一的去掉距离徒动。通俗一点就是,算法是将弯曲的信号一根根矫直,而算法是先把所有信号都掰得一样弯,然后再统一矫直。6仿真结果6.1使用最近邻点插值的距离多普勒算法仿真结果本文首先对个点目标的回波信号进行了仿真,个点目标构成了矩形的个顶点和中心,其坐标分别如下,格式为(方位向距离向后向反射系数):图的上图是距离向压缩后的图像,从图中可以看到条回波信号(其中有几条部分重合,但仍能看出米)目标回波信号存在明显的距离徙动,需要进行校正。图的下图是通过最近邻点插值法校正后的图像,可以看出图像基本被校正为直线。配萬向压缩,未交正距离徒动的图像距高可距离压缩,权E距高徒动日的图像L图距离向压缩后最近邻点插值的结果图为进行方位向压缩后形成的图像,可以明显看出个点日标,并且个点日标构成了矩形的四个顶点及其中心。方位向压缩后的图像图通过最近邻点插值生成的点目标图像6.2使用最近邻点插值的距离多普勒算法仿真结果图上图为通过距离压缩后的图像,图的下图为通过插值法校止后的图像。距离甸压缩,未校正距离徙动的图像距离向距离向压缩,校止离徙动后的图像距离向图距离向压缩后插值的结果图为进行方位向压缩后形成的图像,可以明显看出个点目标,并且个点目标构成了矩形的四个顶点及其中心。方位向缩后的图像图通过插值生成的点目标图像6.3 Chirp Scal ing算法仿真结果可样,在中,对个点目标的回波信号进行了仿真,个点目标构成了矩形的个顶点和中心,其坐标分别如下,格式为(方位向距离向后向反射系数):
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