matlab实现光谱的包络线去除程序。很好的满足了光谱处理的要求。

无法独立控制空间补偿相位值和正交极化相位差值一直是传统线-圆极化转换反射阵中的难题。基于电场矢量合成，提出了一种可以将空间相位补偿方式和极化控制方式两者完全独立的线-圆极化转换设计方法，为高纯度线-圆极化转换反射阵的研究提供了新的思路。提出了一种层叠三平行偶极子单元组来实现这种线-圆极化转换的方法，以此设计、加工并测试了一款工作在X波段的线极化-右旋圆极化转换反射阵天线。测试结果表明，该反射阵在中心频点增益22.4 dB，交叉极化优于-28 dB，1 dB增益带宽和3 dB轴比带宽约为10%。

项目介绍：随着人们生活水平的提高,科技的不断进步,智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,简称ADAS)是智能驾驶技术的一个分支,即通过某种形式的传感器了解周围的环境,以协助驾驶员操作(辅助司机)或完全控制车辆(实现自动化) , 达到提高车辆安全驾驶的目的。车道线检测作为ADAS的重要组成部分,能够为系统确定车辆所在车道位置，并提供车道偏离预警决策依据。目前主要通过在车内安装摄像头,利用图像处理算法实时获取视频图像进行车道线检测，但现实行车环境复杂，比如存在视角遮挡、道路阴影、道路裂痕以及邻近车辆压线干扰等情况，以至于车道线不易提取且容易造成误检、漏检,因此如何实时、准确地检测出车道线具有重要的研究意义。 本代码通过构造一个单目相机、生成鸟瞰图、转为灰度、二值化、检测ROI等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「白卷W」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_6

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总大小：114.39G OpenLane包含20万帧、超过88万条实例级车道、14个车道类别（单白色虚线、双黄色实体、左/右路边等），以及场景标签和路线邻近目标（CIPO）注释，以鼓励开发3D车道检测和更多与产业相关的自动驾驶方法。

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