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基于卷积神经网络的人脸识别
这是基于cnn深度卷积神经网络算法的人脸识别程序代码，用的是Python
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亚像素harris角点检测
亚像素harris，可以精确到亚像素，网上很少有的，需要的下来看看，基于matlab的
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matlab 提取图像的静止背景 以及从视频文件中分帧
matlab 提取图像的静止背景 以及从视频文件中分帧
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最大效用频谱分配算法
关于认知无线电频谱分配方面的知识，希望对寻找资源的同学有帮助第37卷第19期何利,郑湘渝,刘振坤:基于图着色理论的最大效用频谱分配算法9542最大平均效用ISAA,但小于CSGC的时问开销。但是由图2可知,在同一图2分别给出了CSGC、ISAA和MUAA3种算法在用频谱数目下,MUAA算法的最大平均效用是最高的,并且随户取值为7和12时的最大平均效用。随着系统中频谱数的不着系统中频谱数目的増多,MUAA算法的最大平均效用高于淅增加,3种算法的最大平均效用基本呈现上升趋势,但是SAA算法,ISAA算法和(S(C算法的效用相同。MUAA算MUAA算法的最大平均效用増加趋势大于CSGC和ISAA算法以牺牲较少的时间开销获得了较大的系统效用,可见,法,这是因为随着频谱数目增加,MUAA算法的用户提高了MUAA算法是这3种算法中最优的。频谱的复用率。5结束语120本文研究了认知无线电网络屮基于图论着色模型的频谱H-ISAAMUAA分配算法,在分析CSGC、ISAA存在的问题基础上,提出兼CSGC顾系统效用和时间开销的MUAA算法,并对3种算法在系统效用和时间开销方面进行仿真比较。仿真结果表明,MUAA算法是有效的。下一步工作是将ISAA的并行计算方法应用2个到MUAA屮,在不增加时间开销的基础上,提高频谱分配的系统效用。参考文献[1] Shared Spectrum Company. Dynamic Spectrum Use[EB/OLI频谱数日(2007-04-25).http://www.sharedspectrum.com(an=7[2]Zheng Haitao, Peng Chunyi. Collaboration and Fairness inOpportunistic Spectrum Access[C]/Proc. of the 40th AnnuaMUAAInlernatiunal Conference on Communications. Seoul Kurea: Ieee3]廖楚林,陈劼,唐有喜,等.认知无限电中的并行频谱分配算法[J.电子与信息学报,2007,29(7:1608-1611[4 Wang Jiao, Huang Yuqing, Jiang Hong. Improved algorithm ofSpectrum Allocation Based on Graph Coloring Model in CognitiveRadio[clproc. of International Conference on Communicationsand Mubile Conputing. Washington D. C, USA: IEEE CoInputer频谱数目ociety,2009:353-357[S]彭振,赵知劲.基于混合蛙跣算法的认知无线电频谱分配[门.图2CsGC、ISAA和MUAA的最大平均效用计算机工程,2010,36(6):210-212.综上所述,由图1可知,MUAA算法的时间开销稍大」编辑陆燕菲(上接第92页信道下本地频谱感知和认知网络合作频谱感知进行研究和仿真,结果表明,合作频谱感知能明显改善 Rician衰洛信道的检测效果。下一步工作是研究其他衰落信道如 Nakagami信道下无线认知网络的合作频谱感知参考文献[]周贤伟.软件无线电M].北京:国防工业出版社,2008AWGN[2 Ghascmi A, Sousa E s. Collaborative Spcctrum Sensing forOpportunistic Access in Fading Environments[C]//Proc. of the Ist10IEEE SYmp. on Dynamic Spectrum Access Networks, Baltimore,103锴误警报概率USA: IEEE Press. 2005: 131-136图4不同用户数目时合作频谱感知的ROC曲线[3] Digham FF, Alouini M S, Simon M K On the Energy Detection of4绪束语Unknown Signals over Fading Channels[C]/Proc. of ICC"03在深度阴影衰落环境屮,认知用户需要合作频谱感知来Ottawa Canada: IEEE Press. 2003: 3575-3579检测到主用户的存在。 Rician信道模型适用于郊区或农村建4 Fctc b a.认知无线电技术lMJ.赵知劲,郑什链,尚俊娜,译模,以后将可能广泛应用,因此,对 Rician衰落信道的认知北京:科学出版社,2008网络合作频谱感知的研究具有重要意义。本文对 Rician衰落编辑金胡考C1994-2012ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct
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区块链|超级账本HyperLedger 入门基础讲解ppt
超级账本（hyperledger）是Linux基金会于2015年发起的推进区块链数字技术和交易验证的开源项目。是近期最火的区块链项目，这个ppt 讲解了超级账本的基本知识，适合新手学习扫盲，高手也可以看看。
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LTspice_MOS Tool.rar
VDmostool软件是一款LTspice中MOS建模软件。它可以从MOS数据手册创建板级mosfet模型，该模型只能在LTspice中使用。 这是因为它利用了称为VDMOS的新mosfet模型，并且仅在LTspice中可用。 该设备替代了子电路模型，子电路模型通常不起作用，即使可以工作，也会因模拟运行太慢而无法完全使用。 LTspice中的VDmos模型不是子电路，而是使用模型语句的新的内置设备模型。 进行了一些改进，从而使模拟运行更快。
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VHDL语言100例详解 程序代码
包括如下100例有关的VHDL描述文件，但解压后只有94例，其他部分错误第1例?带控制端口的加法器 袁 媛（1）第2例?无控制端口的加法器 袁 媛（4）第3例?乘法器 袁 媛（6）第4例?比较器 袁 媛（8）第5例?二路选择器 袁 媛（11）第6例?寄存器 袁 媛（13）第7例?移位寄存器 袁 媛（16）第8例?综合单元库 袁 媛（22）第9例?七值逻辑与基本数据类型 袁 媛（29）第10例?函数 袁 媛（32）第11例?七值逻辑线或分辨函数 袁 媛（35）第12例?转换函数 袁 媛（38）第13例?左移函数 袁 媛（40）第14例?七值
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神经网络内模控制
用RBF神经网络构造内部模型，并求得逆模型，整个闭环过程能良好的控制跟踪
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大气湍流模型_.pdf
激光(Laser：Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation)是光受激辐射放大的简称。原子受光子照射时不仅发生受激辐射同时还发生受激吸收。这两种过程是矛盾的。通常情况下吸收过程是主要的，受激辐射过程是次要的. 如果能够通过某种方法破坏粒子数的热平衡分布，受激辐射能量将大于吸收能量，受激过程将胜于吸收过程。这里E[v2]是单位为(m/s)2的速度平方平均值,离开地面高度h的单位为km,h的范围5~20km。近期实验证实了这个模型的近似合理性,并指出在儿百米以卜的近地面范围内,在白天Cn(h)≈C2()h43,在仅晚C2(h)≈C2()h23,另外Hal!发现8在草地覆盖面上空,Cn(h)≈C2()h3, Davidson发现海面上空C(h)≈C2()h23,1m≤h≤10m。一般m言,在近地面处C2的典型值从102m23(对于强湍流)到108m23(对于弱湍流)的范围内折射率功率谱密度折射率的随机起伏n1(r)主要是由温度空间分布中的随机微观结构而引起的,这种微观结构的起源则在于地球表面不同区域被太阳不同加热而引起的极大尺度的温度非均匀性,这种大尺度的温度非均匀性进而又引起大尺度的折射率非均匀性,它们最后被湍流风和对流冲碎,使非均匀性的尺度变得越来越小。湍流的大小范围通常从几毫米到几米,分别用内长度l和外长度L表示通常把大气折射率的非均匀性称为湍流“旋涡”,可以把他们想像成一些空气包,每个空气包鄞有一个特征的折射率。均匀湍流的功率谱密度Φ,(K)可以看成是尺度为L=2x/k,L=2x/和L,=2x/k的旋涡的相对丰度的一种量度。在各向同性湍流的情况下,Φ(K)仪是波数k的函数,k通过L=2x/k与旋涡大小L相联系。在 Kolmogorov关于湍流理论的终典工作的基础,普遍认为功率谱密度Φn(K)包括三个不同的区。对于很小的k=2n/L0(很大规模的尺寸)的区域叫输入区,在这个区域内谱的形状取决于特定的湍流是如何发生的,而且它通常是各向异性的。在这个区域被理论不能预言Φ(K)的数学形式。但当k大于某一临界波数λ时,Φ(K)的形状由制约着大湍流旋涡破碎为小旋涡的物理定律来决定。当k大于k0时,k0≈2x/,就进入了谱的惯性子区间。这里的Φn的形式可以由已确立的制约湍流的物理定律描述。由Kσ oImogoro湍流理论,Φ,为D(K)=0033C2k-1/32.5)当k达到了另一个临界值k的形式再次改变,这个区域叫耗散区,在这个区域里能量的耗散超过了动能。因此能量很小。所以,当k>k时,Φ很快下降。这里kn≈2π/l。 Tatarski川如下模型来概括k>k时Φn的快速下降:29C1994-2010ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.ncton(k)=0.033C, exp(k/km)(2.6)若选取kn=5.92/l,并且k>kn,上式是一个合理的近似。由式(25)和(2.6)所表示的谱在原点均偶不可积的极点,为了克服这种模型的缺点,常采用一种称为Ⅴ on karman谱的形式。这时谱近似地表示为0.033CΦ(k)≈(k2+k2)16 exp(- /km)Andrews提出了一个的近似谱8Φ(0.033 CR exp(-k2/k2)7/61+aQ2((k2+k2)16(28)k1k1其屮,a1=1.802,a2=0.254,k,-3.3/。注意,在a1=a2=0和作k=kn代换后Andrews模式简化为 Von karman谱;当k=l=0时,上式退化为(25)式。激光在大气中的传输方程假定大气的磁导率为常数,介电常量是随空间变化的。对于单色电磁波在地球大气中的传播,这时 Maxwell方程取以下形式l9V·H=0V×E=jboH(2.9)EOoEV·(EE)=0式(2.9)中,E是电场;H是磁场;a是角频率;而V矢量的分量为(O/ax,0/Cy,O/az)。把V×运算应用于式(29)的第二个方程,并将第二方程代入第三个方程,并考虑第四个方程,我们得到V·E+AHEE+V(E·Vlns)=0(2.10)这里代表以e为底的对数。波传播的局域速度即某点上的速度是(e)12,它也等于ch,式中,c是自由空间中的光速,而n是同一点上的局部折射率,因此u8=n/(2.11)由于和c是常数,有VIne=2vIn n(2.12)将式(2.11)和(2.12)代入式(210),得到C1994-2010ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct
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LabVIEW数据采集DAQ实例源代码，菜鸟飞跃的台阶！
LabVIEW 数据采集 DAQ 实例 源代码
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