[专业指导] 【模式识别】基于matalb GUI界面的水果检测系统【含Matlab源码 173期】.zip

说明：【模式识别】基于matalb GUI界面的水果检测系统【含Matlab源码 173期】.zip
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[专业指导] 【模式识别】基于matlab GUI界面的疲劳检测系统【含Matlab源码 126期】.zip

说明：【模式识别】基于matlab GUI界面的疲劳检测系统【含Matlab源码 126期】.zip
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[专业指导] Computer Architecture: A Quantitative approach 习题答案

说明：Computer Architecture: A Quantitative approach 习题答案 Computer Architecture: A Quantitative approach 习题答案
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[专业指导] memmove_test.zip

说明：通过汇编代码实现memmove函数，包括一字节拷贝，四字节拷贝的实现，四字节对齐和非四字节对齐，里面包括各种拷贝情况测试代码
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[专业指导] Multisim200个电路仿真.zip

说明：Multisim200个电路仿真
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[专业指导] 调幅发射机

说明：调幅发设计，高频课设，论文，仿真
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[专业指导] MATLAB车牌识别[库外判别].rar

说明：设计任务 1.1设计内容及要求： 课题研究的主要内容是对数码相机拍摄的车牌，进行基于数字图像处理技术的车牌定位技术和车牌字符分割技术的研究与开发，涉及到图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割等方面的知识,总流程图如图1-1所示。 图1-1系统总流程图 1.2方案 1、车牌图像的定位。分析了车牌定位的基本原理和现有的定位方法,利用图像处理的技术,提出了基于数学形态学与边缘检测以及颜色相结合的车牌定位方法。最后对车牌定位实验结果进行分析。 2、倾斜校正。分析了倾斜校正的基本原理和一
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[专业指导] MATLAB答题卡[GUI，excel标准答案，学号识别].rar

说明：一、课题背景 在现代教育事业的飞速发展中，考试已经成为现代教育事业中最公平的方式方法，而且也是衡量教与学的唯一方法。通过考试成绩的好与坏，老师和家长可以分析出学生掌握的知识多少和学习情况。从而老师可以了解到自己教学中的不足来改进教学的方式方法，提高教学的水平。学生也可以通过考试了解到自身学习的不足，从而有针对性的进行学习。考试也是进行人才的选拔和评价的重要方法。不论是找工作应聘，还是单位内部的晋升都需要进行考试。 由于考试具有一定的特殊性，而且考试必须要公平公正，当然其中最重要的就是阅卷的准确性
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[专业指导] MATLAB火焰火焰烟雾识别【GUI，报警】.rar

说明：一、课题介绍 森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用，森林保护显得尤其重要。但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。 二、技术原理 本课题为基于颜色的火焰识别技术。将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。结合形态学进行滤波，去除干扰面积。再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。 三
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[专业指导] MATLAB疲劳检测[眼睛，鼻子，GUI].rar

说明：一、课题介绍 该课题为基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测。带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。 二、操作步骤 第一步：最好电脑安装的是MATLAB 2010以上的版本，兼容性比较好。第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。 第三步：双击打开demo.m文件。（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错） 第四步：点击绿色的“运行”按钮，如
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[专业指导] MATLAB人体姿态识别[GUI，行走+站立+伸腰，质心，报警].rar

说明：第1章 绪论 1.1 研究背景 对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用到了图像处理方面的相关知识，但计算机却没有参与到整个过程中。但是，数字图像的处理离不开一定的储存空间与计算技巧的配合，与计算机发展技术成正比关系[1]。 从20世纪50年代开始，计算机的发展才向前迈进了一大步，人们在处理图
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[专业指导] MATLAB人脸识别[库外判别].rar

说明：算法流程： 本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下： 图： 人脸识别系统框架图 整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。 二、算法介绍 基于PCA算法的人脸特征提取
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