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2018年第十三届智能车竞赛代码，使用MFC作为界面结合OPenCV3.2.0库，用SVM进行数据的训练然后再视频中实时的检测，可以检测数字，旗子和障碍物。并且有串口部分的代码可以直接把处理好的数据或者其他指令发送给下位机，结合底盘小车的代码进行策略的行走完成比赛。

读取并显示，然后进行归一化处理，附件为文件的整个工程。编译运行无错误，需要自己添加图片。

matlab肌电信号处理代码我们为基于肌电图（EMG）的手势识别提供了超维（HD）计算的Matlab实现。 我们将其有效性（识别精度，学习速度，鲁棒性等）与多类支持向量机（SVM）作为EMG分类的最新方法进行了比较。 该程序被许可为GNU GPLv3。 这些文件的组织如下。 “ ICRC.m”：用于EMG信号的高清编码/解码的所有功能 “ generatePaperFigures.m”：生成纸张中使用的图形（5、7、8、9、10） “ dataset.mat”：5个主题的EMG完整数据集 “ svmtrain.mexa64”：LIBSVM v3.21中的SVM训练功能（可在中找到支持向量机的库） “ svmpredict.mexa64”：SVM也可以从LIBSVM v3.21预测功能 “ errorbar_groups.m”：带有错误条的分组条形图，可在Matlab fileexchange / 29702中获得。 “ binaryCode.m”：我们还提供了另一个版本的EMG编码器，该编码器使用了二进制种子超向量，而不是本文中使用的双极性代码。 可以使用此MATLAB文件代替“ IC

matlab灰色处理代码贸易发展署 该规范是根据以下论文中描述的方法创建的：周金杰，何卓南，刘晓东，王珊珊，刘切根，王玉浩。 变换后的降噪自动编码器用于图像恢复 动机 图像恢复问题通常是不适的，可以通过事先学习图像来缓解。 受像素域和小波域联合利用先验的可观性能的启发，我们提出了一种新颖的先验变换变换去噪自动编码器（TDAEP）。 TDAEP的核心思想是通过变换域来增强经典的降噪自动编码器（DAE），该域可从多个视图捕获互补信息。 具体地，使用1级非正交小波系数来形成4通道特征图像。 此外，通过堆叠像素域下的原始图像和小波域下的4通道特征图像，可以获得5通道张量。 然后，我们使用5通道张量作为网络输入来训练变换后的DAE（TDAE）。 基于受过训练的自动编码器获得优化的图像先验，并借助辅助变量技术将其合并到迭代恢复过程中。 结果模型通过近端梯度下降技术解决。 许多实验表明TDAEP的性能优于一组图像恢复基准算法。 无花果 图1.变换域中5通道张量的形成过程流程图。 图2. TDAEP训练过程中的网络架构流程图。 图3. TDAEP的直观图示。 顶部：学习先验知识的培训阶段。 下：使用所

matlab肌电信号处理代码快速傅里叶变换的生物医学信号处理 使用快速傅里叶变换（FFT），图形视图和数据分段的EEG和EMG信号处理的MATLAB代码

本程序采用R语言编写，可以对WorldClimate网站下载的现在气候数据(2000,2018)进行处理。根据每月最高气温、最低气温、降水量三个数据项，计算19个“生物气候”变量，即Bio1~Bio19等19个生物气象变量，包括年平均温度、年降水量、降水量季节性和最冷和最暖月份的温度以及干湿地区的降水量等。

基础表格操作能用到的代码，包括导入excel，数据计算，利用透视表计算数据，merge，concat，的应用，修改列名，日期格式的修改

合成孔径雷达SAR图像处理的C++代码 包括从RAW格式起 全套处理代码