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MFC数字图像处理（BMP格式读取 保存 DFT FFT 直方图 色调均化 缩放 模糊 锐化 滤镜 形态学处理 曲线 裁剪 灰度图 彩色图 自动阈值）
使用MFC在VS2013编写的数字图象处理软件，能够实现相当强大的功能。BMP格式读取 保存 DFT FFT 直方图 色调均化 缩放 模糊 锐化 滤镜 形态学处理 曲线 裁剪 灰度图 彩色图 自动阈值 等等...除此之外还有很多其他小功能...建议使用VS2013打开！！！核心代码在Bmp.cpp中！！！更新文档：2014年6月18日更新说明：这次应该是上交的最后一次作业了，在今日的展示结束之后总体情况还好，但是发现了几个问题。首先是这个程序是在win8环境下设计的，所以程序的一些大小参数以及按钮图片的位置参数是适合在win8的环境下操作，在设计报告中使用的操作系统也是w
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xilinx FPGA 的PCIE设计
xilinx FPGA 的PCIE设计，很好的取理解PCIE的IP核的使用
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ArcGIS Engine 10 开发中文帮助
不可得的学习资料，详细介绍AE开发技术……esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传刷定及修订记录版本完成日期编写/修订纪要编写者备注文档目录结林雪淋构刘宇完善控件介绍和空间数刘宇据库的介绍完善柵格数刘宇据介绍完善符号化刘宇介绍完善网络分刘宇析功能完善参考系刘宇的介绍完善儿何对刘宇象的介绍esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传目录介绍和开发相关的知识三.使用控件创建第一个桌面应用程序四.空间数据库五.几何对象和空间参考六.矢量数据空间分析七.符号化八.栅格数据分析九.编辑十.地图输出十实战十二安装部署esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传介绍软件架构ArcPadArcGIs标准测览器MobileEngineArcGISExplorerArclnfoPArcEditorOnline GisNetworkArcviewArcReaderArCGIS ServerArcImsArcsDE文件DBMS是在全面整合了与数据库、软件程、人Ⅰ智能、网络技术及其它多方面的计算机主流技术之后,成功地推出了代表最高技术水平的全系列产品是一个全面的,可伸缩的平台,为用户杓建一个完善的系统提供完整的解决方案的基本体系能够让用户在任何需要的地方部署功能和业务逻辑,无论是在桌面、服务器、还是在野外:桌面(桌面软件产品是用来编辑、设计、共享、管理和发布地理信息和概念。桌面可伸缩的产品结构,从,向上扩展到和。目前被公认为是功能最强大的产品。通过一系饥的可选的软件扩展模块,产品的能力还可以进一步得到扩展嵌入式(是一个完整的嵌入式组件库和工具包,开发者能用它创建一个新的、或扩展原有的可定制的桌面应用程序。使用开发者能将功能嵌入到已有的应用程序中,如基于工业标准的产品以及一些商业应用,也可以创建自定义的应用程序,为组织机构中esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传的众多用户提供功能。服务器(和用丁创建和管理基丁服务的应用程序在大型机构和互联网上众多用户之间共享地理信息是一个中心应用服务器,它包含一个可共享的软件对象库,能在企业和计算框架中建立服务器端的应用。是通过开放的协议发布地图、数据和元数据的可伸缩的网络地图服务器。是在各种关系型数据库管理系统中管理地理信息的高级空门数据服务器。栘动(支持的无线移动设备,越来越多地应用在野外数据采集和信息访问中。桌面和可以运行在使携式电脑或平板电脑上,用户可以在野外进行数据采集、分析和乃至制定决策。介绍是一组完备的并且打包的嵌入式组件库和工具斥,开发人员可用来创建新的或扩展已有的桌面应用程序。使用开发人员可以将功能嵌入刭已有的应用软件中,如自定义行业专用产品:或嵌入到业生产应用软件中,如和;还可以创建集中式自定义应用软件,并将其发送给机构内的多个用户由两个产品组成:构建软件所用的开发工具包以及使已完成的应用程序能够运行的可再发布的(运行时环境)。开发工具包是一个基于组件的软件开发产品,可用于构建自定义和制图应用软件。它并不是一个终端用户产品,而是软件开发人员的工具包,适于为或用户构建基础制图和综合动态应用软件是一个使终端用户软件能够运行的核心组件产品,并且将被安装在每一台运行应用程序的计算机上◆ Arcgis engine是基于COM技术的可嵌入的组件库和工具包, ArcGis engine可以帮助我们很轻松的构建自定义应用程序esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传令使用 ArcGIS Engine,开发人员可以将(iS功能嵌入到已有的应用软件中,如自定义行业专用产品;或嵌入到业生产应用软仵中,如 Mirosoftf Word和 Excel;还可以创建集中式自定义应用软件,并将其发送给机构内的多个用户ArcGis Engine由两个产品组成:◇面向开发人员的软件开发包(ArcG| S Engine developer kit面向最终用户的运行时( ArcGIs Engine Runtime开发工具包是一个基于组件的软件开发产品,可用于构建自定义和制图应用软件。它并不是一个终端用户产品,而是软件开发人员的工具包,支持四种开发环境(十十,以及),适于为用户构建基础饲图和综合动态应用软件。是一个使终端用户软件能够运行的核心组件产品,并且将被安装在每一台运行应用程序的计算机上reGIS Engine的逻辑体系结构包含了 ArcGIS Engine中最核心的 ArcObjects组件,几乎所有的GS组件需要调用它们,如 Geometry| Extensions和 Display等DeveloperComponents包含了访问矢量或栅格数据的 GeoDatabase所有的接口和类组件。MapPresentationData包含了GiS应用程序用于数据显示、数据符号化、要素标注和专题图制作等需要的接凵和类组件AccessBaseServices包含了进行快速开发所需要的全部可视化控件,如和控件等,除了这些,该库还包括大量可以有调用的内置它们可以极大地简化二次开发工作。在图中我们可看出的开发体系是一条纵线,功能丰富,层次清晰。最上层的esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传包含了许多高级开发功能,如、空间分析、维分析、网络分析、逻缉示意图以及数据与操作等。标准版并不包含这些许可,他们只能作为扩展存在,需要特定的才能运行。扩展模块3D三维分析Spatial空间分析Network网络分析Maplex智能标注Data Interoperability数据互操作Schematics逻辑示意图Tracking跟踪分析Geostatistical地理统计分析注意:运行时有多种版木级别,从标准版木一直到全业版木。标准的运行时提供所有应用程序的核心功能。这个级别的运行时可以操作几种不同的栅格和矢量格式、进行地图表达和创建以及通过执行各种空间或属性查询查找要素。这个级别的运行时还可以进行基本数据创建、编辑和简单的个人地理数据库(及分析但是如果遇到企业级数据库数据库的编辑以及复杂数捱模型的创建网络拓扑就需要运行时的标准许可相当于桌面级别的功能而许可相当于桌面级别的功能esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传中的类库开发中,为了更好的管理这些对象,将这些对象放在不同的组件库中,而他们被物理的防盜目录下的中,而逻辑上被分散到不同的命名空间中下面我们详细对一些类库进行介绍库是新出来的一个类库,该类库包含了将独立应用程厅绑定到特定的系列产品的函数和方法该类库是在运行的应用程序的时侯库是架构中最底层的库。该库包含了暴露组成的其它库所使用的服务的组件。库中定义了许多接口,它们可以由开发者来实现。对象在中定义;所有开发者必须使用该对象在使用功能的应用程序中初始化和开发者不扩展该库,但可以通过实现其中的接口来扩展系统。库中包含了可在屮扩展的用户界面组件的接口定义,包括和接口。开发者使用这些接口来扩展组件。该库所包含的对象是对象,开发者可用于简化某些用户界面的开发。开发者不扩展该库,但可以通过实现其中的接口来扩展系统。库处理存储在特征类其它图形要素中的特征的或大多数用户交互的基本几何对象有。除了这些顶层的实体,还有作为和构建模块的几何体这些是组成几何体的基元它们是由形成一条的依次相连的组成包含两个不同的点,起点和终点,和一个定义从起点到终点的曲线的要素类型。这种有和所有的几何对象都可以有与它们顶点相关的、和esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传基本的几何对象都支持几何操作,如和开发者不可以扩展几何基元。中的实体是指现实世界中的特征:这些现实世界中的特征的位置由具有空间参考的几何体來定义。投影和地理坐标系统的空间参考对象都包含在库中。开发者可以通过在空间参考间添加新的空间参考和投影来扩展空间参考系统库包含了用于数据显示的对象。除了负责实际图像输出的主要显示对象,该库屮还包含了表示颜色和符号的对象,这些颜色和符号用于控制显示上所绘制实体的属性。库中也包含了为用户在与显示交互时提供可视化反馈的对象。开发者大都通过类似于或对象提供的视图与显示交互。该库的所有部分都可以被扩展,常被扩展的有符号、颜色和显示反馈库被用于创建图形输出到设备,如打印杋、绘图仪和硬拷仄格式,如增强型图元文件和栅格影像格式、等。开发者使用该库和系统其它部分中的对象来创建图形输岀。通常这些是和厍中的对象。开发者可以扩展库用于定制的设备和输出格式。库提供了用于的编程是一个构建在标准工业关系和对象数据库技术基础上的地理数据储存库。库中的对象为攴持的所有数据源提供了统一的编稈模型。库定义了许多由架构中较高层次数据源提供者实现的接口。开发者可以扩展来支持特殊的数据对象等类型。此外,还可以使用对象添加自定义的矢量数据源。支持的数据类型不可以被扩展库包含用于基于文件数据源的的实现。这些基于文件的数据源包括N和开发者不能扩展库包含了用于数据库数据源的的实现。这些数据源包括软件支持的开发者不能扩展库
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《基于遗传算法的自动组卷系统》
《基于遗传算法的自动组卷系统》，2012届毕业设计论文，把遗传算法的简单应用，要做这方面毕设的可以参考下。
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Adaptive Filters
自适应滤波器的权威Sayed的大作，用大量的实例诠释自适应滤波器的各种算法原理，是不可多得的好书。ADAPTIVE FILTERSADAPTIVE FILTERSALIH SAYEDUniversity of California at Los Angeles◆旧EEEIEEE PressWIlEYNTERSCIENCEA JOHN WILEY SONS, INC, PUBLICATIONCover design by Michael RutkowskiCopyright C 2008 by John Wiley Sons, Inc. All rights reservedPublished by John Wiley Sons, Inc, Hoboken, New JerseyPublished simultaneously in CanadaNo part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or bymeans, electronic, mechanical, photocopying, recording, scanning, or otherwise, except as permitted under anySection 107 or 108 of the 1976 United States Copyright Act, without either the prior written permission of thePublisher, or authorization through payment of the appropriate per-copy fee to the Copyright Clearance Center,Inc, 222 Rosewood Drive, Danvers, MA01923, (978)750-8400, fax(978)750-4470, or on the web atwww.copyright.comRequeststothePublisherforpermissionshouldbeaddressedtothePermissionsDepartment, John Wiley sons, Inc, 111 River Street, Hoboken, NJ,(201)748-6011, fax(201)748-6008,oronlineathttp:/www.wiley.com/go/permissionLimit of Liability/Disclaimer of Warranty: While the publisher and author have used their best efforts inpreparing this book, they make no representations or warranties with respect to the accuracy or completeness ofe contents of this book and specifically disclaim any implied warranties of merchantability or fitness for aarticular purpose. No warranty may be created or extended by sales representatives or written sales materialsThe advice and strategies contained herein may not be suitable for your situation. You should consult with aprofessional where appropriate. Neither the publisher nor author shall be liable for any loss of profit or anyother commercial damages, including but not limited to special, incidental, consequential, or other damagesFor general information on our other products and services or for technical support, please contact our CustomerCare Department within the United States at(800)762-2974, outside the United States at (317)572-3993 or fax(317)572-4002Wiley also publishes its books in a variety of electronic formats. Some content that appears in print may not beavailable in electronic formats. For more information about wiley products, visit our web site atwww.wlley.conLibrary of Congress Cataloging-in-Publication Data:Sayed, Ali hAdaptive filters/Ali H. Sayedp cmIncludes bibliographical references and indexISBN9780470-25388-5( cloth)Adaptive filters. I. TitleTK7872F5s285200862138l5324dc222008003731Printed in the united states of america10987654321To my parentsContentsPrefacexviiNotationXXVAcknowledgmentsXXXBACKGROUND MATERIALA Random variablesA 1 Variance of a random variableA2 Dependent random VariablesA3 Complex-Valued Random VariablesA 4 Vector -Valued Random variables3467A.5 Gaussian Random VectorsB Linear Algebra12B. Hermitian and Positive- Definite matricesB 2 Range spaces and nullspace of matrices14B3 Schur Complements16B 4 Cholesky factorizationB 5 QR DecompositionB6 Singular Value Decomposition20B 7 Kronecker productsC Complex Gradients25C 1 Cauchy-Riemann Conditions5C2 Scalar arguments26C3 Vector arguments26PART:。 PTIMAL ESTIMATIONScalar- Valued Data291. 1 Estimation Without observations1.2 Estimation Given Dependent observations1.3 Orthogonality Principl36CONTENTS1,4 Gaussian random variables382 Vector- Valued Data422. 1 Optimal Estimator in the vector Case422.2 Spherically Invariant Gaussian Variables462. 3 Equivalent Optimization Criterion49Summary and Notes51Problems and Computer Projects54PART I: LINEAR ESTIMATION3 Normal Equatlons603. 1 Mean-Square Error Criterion613.2 Minimization by Differentiation3.3 Minimization by Completion-of-Squares633.4 Minimization of the error Covariance matrix653.5 Optimal Linear estimator4 Orthogonality princlple4. 1 Design Examples4.2 Orthogonality Condition4.3 Existence of solutions744, 4 Nonzero-Mean variables5 Linear Models5.1 Estimation using Linear Relations5.2 Application: Channel Estimation5Application: Block Data Estimation815. 4 Application: Linear Channel equalization825.5 Application: Multiple-Antenna Receivers85Constralned estimation876.1 Minimum-Variance Unbiased estimation6.2 Example: Mean Estimation6.3 Application: Channel and Noise Estimation916.4 Application: Decision Feedback Equalization6.5 Application: Antenna Beamforming1017 Kalman Filter1047.1 Innovations process7.2 State-Space Model106
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LABVIEW实现RS232通讯
使用LABVIEW，实现PC与外部仪表仪器之间的RS232通讯。【核心代码】labview-rs232.vi
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77GHz多载频MIMO汽车雷达信号处理方法的研究
77GHz多载频MIMO汽车雷达信号处理方法的研究，主要是一分期刊感觉值1分微波学报2017年第33卷增刊8月3 MUSIC角度估计算法从上节可知,由于发射阵元产生不同频率的信号,因此在接收阵元回波上存在一定的频差-距离相位差,在应用算法前首先对其进行预处理补偿,然后使用MUSC算法进行测角。图2阵列形状示意图定义等效阵列的协方差矩阵为4.1动目标等速不等距R=EX]=A(的RA"(O)+an1实验中将2个日标速度设置为等速10ms,其距离和角度参数分别为(30m,2.59)、40m59)。其频其中R为信号协方差矩阵,σ衣示噪声功率,/谱和角度估计结果如图3、图4所示。为单位矩阵。对其进行特征值分解可得R=EAE +EME其中λ,e;(i=1,2,…,MN)分别为升序排列的矩阵R的特征值和对应的特征向量En=span{e,e2,…和E、=span{eM-p+,eM-p+2,……,M}分别表小矩阵R的信号子空间和噪声子空间。在该情况下的 MUSIC空间谱定义为MUSIC(6)=[A( DEEnA(O)(8)由于存在噪声,上式倒数中的数值不为零,而是个很小的值,所以 MUSIC空间谱会出现一个尖峰。通过对θ的不断交化进行谱峰搜索来估计波达角。图3上/下扫频频谱图4计算机仿真本文以毫米波段的多载频MIMO雷达为例,传统雷达取上/下扫频周期为T=10ms,调频带宽B=500MHz,阵列形状如图2所示,发射天线为均匀线阵,间距d=元/2,阵元数M=2,天线问的频率间隔△f=100MHz,发射天线1、2的载波频率分别为77GHz77.1GH。模型采取线阵的结构,且发射天线分别布置在接收天线两端,接收天线间距d=4/2,阵元数N=8图4速度相同距离不同时角度估计结果接收阵元与发射阵元间距h=4/2,所以由MIMO雷达特性可知,最后得到的虚拟阵元数为通过仿真,测得动目标距离和速度信息为MN=16。(30.019m,10.034ms),(40.293m,9.981ms)=MMO为了验证本文所提方法的有效性,本文同时雷达角度佔计仿真结果为(-497°,-2.519),传统雷达引入相同参数指标的单发多收传统雷达做仿真对角度估计结果为(-336°)比实验。216?1994-2018ChinaacAdcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.nct微波学报2017年第33卷增刊8月4,2动目标等距不等速进一步验证了该方法的可行性,非常适合运用在实验,将2个日标距离设置为等距35m,汽车防撞雷达这种高分辨、小型化系统上其速度和角度参数分别为(10ms,2.5°),(15m/s,59)。参考文献其最终角度仿真图如图5所示。l]韩峻峰,张惠敏,潘盛辉,林川汽车防撞雷达概述「J广西科技大学学报.201,22(4):54-58传线雨达[2]侯宪美.多载频MIMO高频雷达的波束形成方法硏究[D,哈尔滨工业大学,2014[3]杨明磊,张守宏,陈伯孝,张焕颖.多载频MMO雷达的一和新的信号处理方法山电子信息学报,2009,31(1):147-151[4]田燕妮,张杨,徐晶晶.MMO技术舰载反导探测系统构成方法[J兵工自动化2015(1)4-6图5距离相同速度不同时角度估计结果[5]党宏社,韩崇昭,赵广社.汽车毫米波FMCW雷达中频由仿真结果可知,测得动目标距离和速度信信号的采样与处理[J现代雷达,200,24(4)43-45息为(29.879m,10.07mns),(30.155m,15.102ms)「6]魏星,万建伟,皇甫堪基于长短基线干涉仪的无源定MMO雷达角度估计仿真结果为(-5.01°,2.499),传位系统研究叮现代雷达,2007,29(5):22-25.统雷达角度估计结果为(4.87°,-2739)[7 KRIM H, VIBERG M. Two decades of array signal通过上述两个实验可以看出,在目标邻近的processing research the parametric approach[]. Signal情况下,MIMO雷达可以清晰地分辨出目标所在Proccssing Magazine, IEEE, 1996, 13(4): 67-94方向,而传统雷达则无法区分两个日标或分辨较[8 Duofang C, Baixiao C, Guodong Q. Angle estimation差using ESPrit in MIMO Radar[J. Electron Lett,2008:44(12):770-7715结论9]杨晓玉冯大政. ESPRIT算法在单基地MMO雷达中的应用[J电子科技,2009,22(12)91-本文讨论了7Hz多载频MIMO汽车雷达的[10染浩,崔,代林,余剑.阵列误差条件下MMo信号处理方法,运用线性调频连续波的近程探测雷达测向敏感性分析[微波学报,2015,31(41-8优点特性精准地测量出目标的距离和速度信息并通过MUSC算法准确测量出多运动目标相对季晓宇男,193年生,硕士研究生。主要研究方向:微应的角度,达到精确测向的理想效果,仿真结果波毫米波汽车雷达信号处珥,MMO雷达信号处理。证明了该方汯精度可以达到001°。在系统体积和Em-9191562@q40m参数不变的情况下,利用与传统雷达的仿真对比217?1994-2018ChinaacAdcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.nct
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幂法和反幂法求解大型稀疏矩阵特征值及其条件数
利用幂法和反幂法求解大型稀疏矩阵特征值及其条件数
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动态避障仿真.rar
该程序基于matab工具编写的一个动态障碍物的避障实验，分了几种不同遇障情况，算法采用相对坐标系下的动态避障方法
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ISAR转台成像matlab程序
该程序仿真了包含有4个散射点的转台目标成像，采用解线频调的方法
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