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电力系统状态估计-最小二乘+不良数据辨识-matlab
电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation中
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MinGW-w64 C/C++ 编译器
压缩包内附：软件安装包，安装教程和环境变量配置教程解决问题：输入mex -setup时提示如下：错误使用 mex未找到支持的编译器或 SDK。你可以安装免费提供的MinGW-w64C/C++编译器；有关更多选项，请访问 http://www.mathworks.com/support/compilers/R20116b/win64.html。
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protues的51指纹考勤机仿真
基于51单片机的protues的指纹考勤机 仿真和程序代码存储用户最多32人，上位机上传和本地存储
- 2020-11-28下载
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433M发射接收模块资料
与某宝多数模块兼容，使用指南，驱动指南。用于半双工无线通信。
- 2020-11-29下载
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一种针对车载全景系统的图像拼接算法的仿真
传统的全景图像拼接算法，多采用 Harris 角点的特征提取或尺度不变特征转换 (SIFT)的特征匹配算子的方式，对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的 4 幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行 Matlab 仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。关键词：计算机视觉；图像拼接；车载全景；实时性；鱼眼图像
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基于人脸图像的年龄预测
人脸年龄检测的matlab例子。在人脸图像的基础上，利用pca，svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁，20-39岁，40-59岁，60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像，共935张；在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点，每张68个标定点。例子很完整，注释详细。
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lyapunov指数计算方法
lyapunov指数计算常用方法，包括定义法、小数据量法、正交法、wolf法，以lorenz系统为例，有详细的说明，都经过调试，可以直接使用
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S32K144_CAN
S32K144 自身NorFlash读写，在NXP官方编译器S32 Design Studio for ARM Version 2018.R1（需要打补丁跟新到 RTM2.0版SDK）直接编译。该串口代码与官方库不冲突，可继续使用官方提供的便利工具，IO和CAN模块的可视化配置，并且实现CAN方便的中断接受，不丢失，中断从初始化后值开启。从FIFO中直接提取数据，改善官方SDK库效读取率低，操作不方便等问题。
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数字信号处理理论算法与实现（课后习题Matlab程序）
数字信号处理 胡广书 第二版 习题答案的部分程序，及电子课件
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matlab的车辆检测
基于matlab的车辆检测程序，亲测可以正常运行
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