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遥感影像匀色镶嵌分幅处理软件QMosaic V6.0
关注最新版本更新地址：http://blog.csdn.net/cmfootball/article/details/17793483特点： 多种匀色功能（色彩校正、色彩匹配和色彩映射）； 多种镶嵌线自动生成功能，有效避开建筑物，保证影像无漏洞； 多种输出功能（镶嵌整体输出、AOI裁切，AOI挖洞，矢量分幅和标准分幅输出）；1. 动态投影显示：利用重投影技术，支持不同坐标系影像进行叠加显示；2. 多种匀色功能：提供多种匀色方法选择，包括“色彩校正”、“色彩匹配”和“色彩映射”，使得镶嵌结果更加真实；3. 镶嵌线网络自动生成：解决了镶
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《GPS应用程序设计》源代码
《GPS应用程序设计》源代码。本软件是专为《GPS应用程序设计》一书配套发行的。包括：1、 data_log.c 数据采集程序2、 rinexout.c RINEX数据格式写入子程序3、 to_rinex.c 数据格式转换4、 sav_pos.c 卫星位置计算程序5、 sky_sav.c 卫星天空显示程序6、 dop_calc.c 卫星星座DOP计算程序7、 view_sav.c 历书预报卫星出现程序8、 absl_pos.c 单点绝对定位程序9、 ssgsoft.c -- 相对静态定位主程序10、 controlf.c ? 读取输入文件子程序11
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MFC相机标定程序.rar
【实例简介】基于MFC的相机标定程序，VC6.0编写，内有相应的标定图片和标定得到的数据，供初学者参考。
- 2021-12-08 00:35:36下载
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哈夫曼树实现文件压缩和解压（源程序+实验报告）.rar
【实例简介】综合实验：
1. 问题描述
利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。
2. 基本要求
一个完整的系统应具有以下功能：
(1) I：初始化（Initialization）。从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
(2) E：编码（Encoding）。利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。
(3) D：译码（Decoding）。利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件Textfile中。
(4) P：印代码文件（Print）。将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。
(5) T：印哈夫曼树（Tree printing）。将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint 中。
3. 测试数据
用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树，并实现以下报文的编码和译码：“THIS PROGRAME IS MY FAVORITE”。
字符 A B C D E F G H I J K L M
频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20
字符 N O P Q R S T U V W X Y Z
频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1
- 2021-12-01 00:38:17下载
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基于深度学习的图像检索研究
深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。
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无线定位基本算法
无线定位基本算法，其中包括了chan算法、Taylor算法、Tdoa
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GJB 9001C-2017 质量管理体系要求
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加速度积分求速度和位移的c语言算法程序
基于单片机的加速度传感器信号采集 并积分求速度和位移的c语言源码
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matlab转速电流双闭环直流调速系统仿真
【实例简介】matlab转速电流双闭环直流调速系统仿真，含有一个设置参数的m文件和一个simulink仿真文件，运动控制系统课程设计可用
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精美经典含计时器知识竞赛用的PPT模板
精美经典含计时器知识竞赛用的PPT模板对于亲们制作竞赛类PPT有很大用处
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