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用于对数字显示仪表的读数识别读取，所用平台为opencv+vs2013。 （仪表盘识别，仪表照片读数）

本文介绍了如何应用数字化方法将光学镜头拍摄的有畸变的图像矫正

采用数字图像相关(DIC)法对物体表面形变进行测量,并通过散斑场的形变对被测物的真实变化进行研究。对散斑质量评价方法进行研究,以求在测量前即可判定所采用的散斑对测量精度的影响。根据DIC法对散斑图像的具体要求,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)的散斑质量评价方法。对实际散斑图像进行亚像素刚体平移仿真模拟,采用GLCM中的能量、熵、对比度和相关性指标与DIC法的测量结果进行对比分析,并与平均灰度二阶导数和香农熵进行对比实验。通过改变散斑图像的整体亮度等级与亮度分布情况,探究不同光照情况对实验结果准确度的影响。实验结果表明,GLCM在散斑图像质量评价中具有一定的有效性。

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

基于FPGA的数字锁相环源代码文件，已验证成功。数字锁相环不仅吸收了数字电路可靠性高、体积小、价格低等优点，还解决了模拟锁相环的直流零点漂移、器件饱和及易受电源和环境温度变化等缺点，此外还具有对离散样值的实时处理能力，已成为锁相技术发展的方向。

现有的有序多重数字签名方案都使用了Hash函数和消息冗余函数，这必将承受由Hash函数和消息冗余函数带来的安全威胁。首先指出了施方案（文献[1]）中存在的安全性问题，随后利用椭圆曲线密码算法设计了一个新的有序多重数字签名方案，该方案不使用Hash函数和消息冗余函数，减少了这方面所带来的安全威胁;取消了施方案里的签名中心，避免了该签名中心的参与导致计算瓶颈的产生;所有消息均公开，签名者可以共同通过验证来发现伪签名和成员内部的欺诈行为。该文方案能够克服施方案的安全问题，并且计算量小，结构简单，具有一定的实用价值。

基于FPGA的π/4-DQPSK 数字调制单元设计 论文

两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。

超级实用的html5制作15种数字时钟样式代码 超级实用的html5制作15种数字时钟样式代码