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稀疏分解图像去噪
传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项
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智能灭火小车
智能小车使用火焰传感器灭火，能够实现自动寻路，灭火。
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matlab源码的IMM交互多目标单目标跟踪
matlab源码的IMM交互多目标单目标跟踪
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PDF编辑器破解版
PDF编辑器破解版， FoxitPDFEditor2.2.1 ，可编辑PDF源文件并存储。
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matlab求二维概率密度二维概率分布
matlab 二维 正态 概率密度 二维概率分布
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基于FPGA的直流电机
①定义输出或输入为直流电能的旋转电机，称为直流电机，它是能实现直流电能和机械能互相转换的电机。
②用PWM（Pulse Width Modulation）方式来控制转速；通过脉冲波输入的引脚来控制方向。
③本实验中采用RF-310T-11400型号直流电机，同时配有光耦测速模块。通过检测输出脉冲来检测电机转速。
基于FPGA的直流电机/基于FPGA的直流电机
├── dc1
│ ├── db
│ │ ├── cmpr_kkg.tdf
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│ │ ├── dc1.(10).cnf.hdb
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│ │ ├── dc1.(11).cnf.hdb
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│ │ ├── dc1.(12).cnf.hdb
│ │ ├── dc1.(2).cnf.cdb
│ │ ├── dc1.(2).cnf.hdb
│ │ ├── dc1.(3).cnf.cdb
│ │ ├── dc1.(3).cnf.hdb
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│ │ ├── dc1.(5).cnf.hdb
│ │ ├── dc1.(6).cnf.cdb
│ │ ├── dc1.(6).cnf.hdb
│ │ ├── dc1.(7).cnf.cdb
│ │ ├── dc1.(7).cnf.hdb
│ │ ├── dc1.(8).cnf.cdb
│ │ ├── dc1.(8).cnf.hdb
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│ │ ├── dc1.(9).cnf.hdb
│ │ ├── dc1.asm.qmsg
│ │ ├── dc1.asm_labs.ddb
│ │ ├── dc1.cbx.xml
│ │ ├── dc1.cmp.bpm
│ │ ├── dc1.cmp.cdb
│ │ ├── dc1.cmp.ecobp
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│ │ ├── dc1.cmp.rdb
│ │ ├── dc1.cuda_io_sim_cache.45um_ff_1200mv_0c_fast.hsd
│ │ ├── dc1.cuda_io_sim_cache.45um_ss_1200mv_85c_slow.hsd
│ │ ├── dc1.db_info
│ │ ├── dc1.eco.cdb
│ │ ├── dc1.eds_overflow
│ │ ├── dc1.fit.qmsg
│ │ ├── dc1.fnsim.cdb
│ │ ├── dc1.fnsim.hdb
│ │ ├── dc1.fnsim.qmsg
│ │ ├── dc1.hier_info
│ │ ├── dc1.hif
│ │ ├── dc1.map.bpm
│ │ ├── dc1.map.cdb
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│ │ ├── dc1.map.hdb
│ │ ├── dc1.map.logdb
│ │ ├── dc1.map.qmsg
│ │ ├── dc1.map_bb.cdb
│ │ ├── dc1.map_bb.hdb
│ │ ├── dc1.map_bb.hdbx
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│ │ ├── dc1.pre_map.cdb
│ │ ├── dc1.pre_map.hdb
│ │ ├── dc1.psp
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.atm
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.dfp
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│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.logdb
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.rcf
│ │ ├── dc1.root_partition.map.atm
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│ │ ├── dc1.root_partition.map.info
│ │ ├── dc1.rtlv.hdb
│ │ ├── dc1.rtlv_sg.cdb
│ │ ├── dc1.rtlv_sg_swap.cdb
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│ │ ├── dc1.signalprobe.cdb
│ │ ├── dc1.sim.cvwf
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│ │ ├── dc1.sim.qmsg
│ │ ├── dc1.sim.rdb
│ │ ├── dc1.simfam
│ │ ├── dc1.sld_design_entry.sci
│ │ ├── dc1.sld_design_entry_dsc.sci
│ │ ├── dc1.sta.qmsg
│ │ ├── dc1.sta.rdb
│ │ ├── dc1.sta_cmp.8_slow_1200mv_85c.tdb
│ │ ├── dc1.syn_hier_info
│ │ ├── dc1.tis_db_list.ddb
│ │ ├── dc1.tiscmp.fast_1200mv_0c.ddb
│ │ ├── dc1.tiscmp.fastest_slow_1200mv_0c.ddb
│ │ ├── dc1.tiscmp.fastest_slow_1200mv_85c.ddb
│ │ ├── dc1.tiscmp.slow_1200mv_0c.ddb
│ │ ├── dc1.tiscmp.slow_1200mv_85c.ddb
│ │ ├── dc1.tmw_info
│ │ ├── logic_util_heursitic.dat
│ │ ├── mux_96e.tdf
│ │ ├── mux_cqc.tdf
│ │ ├── mux_m6d.tdf
│ │ ├── mux_src.tdf
│ │ ├── prev_cmp_dc1.asm.qmsg
│ │ ├── prev_cmp_dc1.fit.qmsg
│ │ ├── prev_cmp_dc1.map.qmsg
│ │ ├── prev_cmp_dc1.qmsg
│ │ ├── prev_cmp_dc1.sim.qmsg
│ │ ├── prev_cmp_dc1.sta.qmsg
│ │ └── wed.wsf
│ ├── dc1.asm.rpt
│ ├── dc1.bdf
│ ├── dc1.done
│ ├── dc1.fit.rpt
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│ ├── dc1.fit.summary
│ ├── dc1.flow.rpt
│ ├── dc1.map.rpt
│ ├── dc1.map.summary
│ ├── dc1.pin
│ ├── dc1.qpf
│ ├── dc1.qsf
│ ├── dc1.qws
│ ├── dc1.sim.rpt
│ ├── dc1.sof
│ ├── dc1.sta.rpt
│ ├── dc1.sta.summary
│ ├── dc1.vwf
│ ├── dcmotor1.bsf
│ ├── dcmotor1.vhd
│ ├── dcmotor2.vhd
│ ├── dcmotor3.vhd
│ ├── dcmotor4.vhd
│ ├── dcmotor4.vhd.bak
│ ├── incremental_db
│ │ ├── README
│ │ └── compiled_partitions
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.cdb
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.dfp
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.hdb
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.kpt
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.logdb
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.rcfdb
│ │ ├── dc1.root_partition.cmp.re.rcfdb
│ │ ├── dc1.root_partition.map.cdb
│ │ ├── dc1.root_partition.map.dpi
│ │ ├── dc1.root_partition.map.hdb
│ │ └── dc1.root_partition.map.kpt
│ ├── key_check.vhd
│ ├── key_check.vhd.bak
│ ├── mux1.vhd
│ ├── rate.vhd
│ └── xianshi.vhd
└── 新建 Microsoft Word 文档.docx
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TC358870各个工作模式驱动配置
TC358870各个工作模式驱动配置，至于I2C通信需要自己编写，不过I2C很容易找到。
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主成分分析法—matlab代码
关于主成分分析，内含数据源，代码。且matlab代码解释非常详细，结果易懂
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NRF24L01模块详细资料（带例子，带中文数据手册）.rar
【实例简介】NRF24L01模块详细资料（带例子，带中文数据手册）
- 2021-11-25 00:43:42下载
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AMDF法提取基音周期
基于matlab环境下的基音周期的计算，得到很好的结果，用的是AMDF方法
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