在图像处理领域，基于MATLAB的图像识别是一个重要的应用方向，尤其在自动化和机器视觉系统中。本项目涉及的核心知识点包括图像预处理、特征提取、形状识别和缺陷检测。 MATLAB作为强大的数学和计算工具，其图像处理工具箱为开发者提供了丰富的函数和算法，使得图像识别变得相对容易。在“基于matlab编写的图像识别(正方形、三角形、圆形)”项目中，MATLAB被用来读取、显示和分析图像。 图像预处理是图像识别的第一步，它包括噪声去除、平滑滤波、直方图均衡化等操作，目的是提高图像的质量，使后续的特征提取更为准确。例如，可以使用MATLAB的`imfilter`函数进行滤波，`grayeq`进行直方图均衡化，以增强图像的对比度。 特征提取是识别过程的关键，它从图像中提取出对识别有重要意义的信息。对于形状识别，可能涉及到的特征包括边缘、角点、形状轮廓等。MATLAB的边缘检测函数如`edge`（Canny算法）、`imfindcircles`和` bwlabel`（用于标记和查找连通组件）可以有效地帮助我们找到图像中的形状边界。 形状识别通常基于几何特性，如边长、角度、圆度等。例如，通过测量边界框的长宽比和角度，可以区分正方形和矩形；利用霍夫变换检测直线和圆弧，可识别三角形和圆形。在MATLAB中，`regionprops`函数可以计算形状的各种属性，帮助判断其类型。 缺陷检测是针对形状不完整或有瑕疵的情况。这可能需要结合模板匹配、机器学习等方法。如果形状有缺失部分，MATLAB的`normxcorr2`可用于模板匹配，找出图像中与缺陷模板相似的部分。而机器学习如支持向量机(SVM)或神经网络可以训练模型，对异常区域进行分类。 在实际应用中，为了便于调试和测试，项目提供了一系列的测试图像，这些图像可以直接运行MATLAB代码进行分析。通过调整参数和优化算法，可以提高识别的准确性和鲁棒性。 这个MATLAB项目涵盖了图像处理的基础知识，包括图像预处理、特征提取、形状识别和缺陷检测，是学习和实践图像处理技术的好例子。通过理解和掌握这些概念，开发者可以构建自己的图像识别系统，应用于更复杂的场景，如工业检测、医疗影像分析等领域。

基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。

CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

基于FPGA的车牌识别，其中包括常规FPGA图像处理算法: rgb转yuv， sobel边缘检测， 腐蚀膨胀， 特征值提取与卷积模板匹配。 有bit流可以直接烧录实验。 保证无错误，完好，2018.3vivado版本，正点达芬奇Pro100t，板卡也可以自己更改移植一下。 所以建的IP都有截图记录下来。

在本文中，我们将探讨如何使用C#和Socket编程来创建一个局域网聊天工具。我们要明白，Socket是网络编程中的基础组件，它允许两个应用程序通过网络进行通信。在C#中，我们可以使用System.Net.Sockets命名空间中的Socket类来实现这一功能。 局域网聊天工具的设计通常包括两部分：服务端和客户端。服务端负责监听和处理来自各个客户端的连接请求，而客户端则向服务端发起连接，并进行数据的发送和接收。 1. **服务端的实现**： - 创建一个Socket实例（Socket A），并将其绑定到特定的IP地址（如127.0.0.1）和端口号（如9050）。这可以通过调用Socket的Bind方法完成。 - 然后，调用Listen方法开始监听来自客户端的连接请求。Listen方法的参数可以设定最大连接队列的长度。 - 当接收到客户端的连接请求时，调用Accept方法生成一个新的Socket实例（Socket B）以处理与该客户端的通信。此时，我们可以通过B.RemoteEndPoint获取客户端的IP地址和端口。 - 使用Socket B的Send方法发送数据到客户端，Receive方法接收客户端的数据。 2. **客户端的实现**： - 客户端同样需要创建一个Socket实例（Socket D），并绑定到本机的一个未被占用的端口。 - 定义一个IPEndPoint对象（E），指定服务端的IP地址和端口，然后调用D.Connect(E)尝试连接到服务端。 - 连接成功后，客户端可以使用D.Send方法发送数据，D.Receive方法接收数据。 - 发送和接收数据时，都需要将字符串转换成字节数组，因为Socket通信的基础是字节流。 在实际应用中，为了简化代码和提高灵活性，我们可能会让服务端也能发送消息，客户端也能接收消息，这意味着服务端和客户端的角色是可以互换的。这可以通过让它们都能同时执行监听和连接操作来实现。 示例代码中给出了服务端的基本框架，但并未实现客户端的代码。在实际开发中，你需要创建一个单独的客户端程序，重复上述客户端的步骤来建立与服务端的连接并进行通信。 此外，为了构建一个完整的聊天工具，还需要考虑以下几点： - 多线程：服务端可能需要处理多个并发的客户端连接，因此需要使用多线程或异步编程模型来处理。 - 数据格式：为了保证数据的完整性和可读性，可能需要设计特定的消息格式，比如包含消息类型、发送者信息等。 - 用户界面：为了让用户能直观地发送和接收消息，需要设计一个友好的图形用户界面（GUI）。 - 错误处理：确保对各种异常情况进行妥善处理，如连接失败、网络中断等。 - 安全性：考虑数据加密以保护通信安全，防止中间人攻击或其他安全风险。 基于C#和Socket编程创建局域网聊天工具是一个涉及网络通信、多线程编程、用户界面设计等多个方面的综合性项目。通过这个项目，开发者可以深入理解网络编程的基本原理，提升C#编程技能。

pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统，包括温度测量等工业应用。在本资源包中，"基于stm32的MAX31865铂电阻PT100测温全套资料"提供了一个完整的解决方案，用于使用MAX31865芯片读取PT100铂电阻传感器的温度数据。 MAX31865是一款专为高精度温度测量设计的集成电路，它内置了精密的信号调理电路，能够处理PT100传感器的微弱信号，并转换成数字输出。该芯片具有低温漂、高精度和低噪声特性，适用于各种环境下的温度监测。 PT100是一种常见的温度传感器，其电阻值随温度变化而线性变化，通常在0°C时阻值为100欧姆。在工业应用中，PT100因其稳定性好、测量范围广而被广泛采用。 资料包中的"原理图"部分将展示如何将STM32、MAX31865和PT100传感器连接起来，形成一个完整的测温系统。原理图会详细标注各个元器件的接口和连接方式，帮助用户理解硬件设计。 "教程"可能包含以下内容： 1. MAX31865的工作原理：讲解芯片如何采集和处理来自PT100的信号。 2. PT100的特性与校准：介绍PT100的电阻-温度关系以及如何进行校准。 3. STM32的GPIO和I2C通信：如何设置STM32的引脚作为I2C接口，与MAX31865进行通信。 4. 温度数据处理：解释如何解析MAX31865的数字输出并转换为实际温度值。 5. 软件编程基础：提供关于STM32 HAL库或LL库的使用，以及编写驱动程序和应用代码的指导。 "程序"部分可能包含源代码示例，这些代码展示了如何配置STM32的I2C接口，读取MAX31865的数据，以及将数据转化为温度值的算法。通过这些示例，开发者可以快速地在自己的项目中实现温度测量功能。 总结来说，这个资料包对于想要学习或实施基于STM32的PT100温度测量系统的工程师来说非常有价值。它涵盖了硬件设计、理论知识和实践代码，可以帮助初学者或经验丰富的开发者快速上手。通过学习和实践这个项目，可以深入理解嵌入式系统中温度传感器的使用，以及微控制器与外部设备的通信方法。

毕业设计，基于 SSM 开发的，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计. 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具、项目说明等，该项目可以作为毕设、课程设计使用。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 1. 技术组成 后台框架：SSM （Spring+SpringMVC+MyBatis） 前端：JSP 数据库：MySQL Maven 开发环境：JDK、IDEA、Tomcat

人脸检测技术是计算机视觉领域中的一个关键组成部分，它在安全监控、人脸识别、智能门禁、社交媒体分析等场景中有着广泛的应用。本项目专注于利用YOLOv8这一深度学习框架实现高效且精确的人脸检测算法。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其实时性能和高精度著称，而YOLOv8作为最新版本，继承了前代的优点并进行了优化，旨在提高检测速度和准确率。 人脸检测的核心是识别图像中的人脸区域，这通常通过训练深度神经网络来完成。YOLOv8使用了一种称为单阶段目标检测的方法，它不同于两阶段方法（如Faster R-CNN），不需要先生成候选框再进行分类。YOLO模型直接预测边界框和类别概率，简化了流程，提高了检测速度。 YOLOv8在架构上可能包括改进的卷积层、残差连接和批归一化等，这些设计有助于特征提取和梯度传播，从而提高模型的训练效率和泛化能力。此外，它可能采用了更小的锚框（anchor boxes），这些预定义的边界框大小和比例与可能出现的目标相对应，以适应不同大小和方向的人脸。 本项目提供了完整的源代码，这对于理解YOLOv8的工作原理和实现细节至关重要。源码中包含了模型训练、验证、测试以及推理的步骤，开发者可以借此深入学习深度学习模型的构建、训练和优化过程。此外，实战项目通常会涵盖数据预处理、标注工具、训练脚本、评估指标等内容，有助于提升实际操作技能。 为了实现高效的人脸检测，YOLOv8可能会利用GPU加速计算，并采用数据增强策略来增加模型对各种环境变化的鲁棒性。数据增强可能包括随机翻转、旋转、缩放等，以模拟真实世界中的光照、角度和姿态变化。 在实际应用中，人脸检测算法需要在保持高速的同时确保精度。YOLOv8通过优化网络结构和训练策略，力求在这两个方面取得平衡。例如，模型可能会使用轻量级设计，减少参数数量，同时采用权值初始化和优化器策略来加快收敛速度。 本项目提供了一个基于YOLOv8的人脸检测算法实现，不仅展示了深度学习在目标检测领域的强大能力，也为开发者提供了一个优质的实战平台。通过学习和实践，你可以深入了解YOLOv8的工作机制，提升在人脸检测领域的专业技能。

在无线通信领域，正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，简称OFDM）是一种被广泛应用的多载波调制技术，它通过将高速数据流分割成多个低速子流，然后在多个相互正交的子载波上进行传输来实现。GNU Radio是一个开源软件开发工具包，它提供了构建、设计和分析数字信号处理系统的框架，特别适用于射频通信和无线通信的实验和研究。本项目“基于GNU Radio的OFDM通信系统仿真及实测”旨在深入理解OFDM的工作原理，并通过实际操作来验证其性能。 一、OFDM基本原理 OFDM的核心在于将宽频带信道划分为多个窄频带子信道，每个子信道可以独立进行调制。这种技术能有效对抗多径衰落，提高数据传输速率。在OFDM系统中，主要包含以下关键步骤： 1. **符号映射**：将信息比特转换为复数符号，如QPSK或16-QAM，分配到不同的子载波上。 2. **IDFT（离散傅立叶逆变换）**：通过IDFT将复数符号转化为时域的OFDM符号，形成一个脉冲序列。 3. **添加循环前缀**：为了避免多径传播引起的符号间干扰(ISI)，在每个OFDM符号前面添加循环前缀。 4. **调制与发射**：经过以上处理后的信号通过射频链路发射出去。 二、GNU Radio中的OFDM实现 GNU Radio提供了一系列的块（blocks）用于实现OFDM系统，如： 1. **FFTO block**：用于执行DFT/IDFT，是OFDM系统中的关键环节。 2. **Symbol Mapper**：将信息比特映射到适当的星座点。 3. **Cyclic Prefix Adder**：添加循环前缀以应对多径传播。 4. **Channel Emulator**：模拟实际信道条件，包括衰减、多径效应等。 5. **Receiver blocks**：如Equalizer、Demapper、FFT block等，用于接收端的数据恢复。 三、仿真与实测过程 在“基于GNU Radio的OFDM通信系统仿真及实测”项目中，开发者可能会按照以下步骤进行： 1. **搭建发送端**：利用GNU Radio的OFDM相关的块构建发送端流图，包括符号映射、IDFT、添加循环前缀等。 2. **模拟信道**：通过Channel Emulator模拟各种信道条件，如瑞利衰落、多径延迟等。 3. **构建接收端**：设计接收端流图，包括FFT、信道估计、均衡器等，以进行解调和数据恢复。 4. **性能评估**：通过误码率（BER）、符号同步精度等指标评估系统性能。 5. **实测**：将仿真模型应用于实际硬件，如USRP（Universal Software Radio Peripheral）进行射频信号的发送和接收，验证仿真结果与实际表现的一致性。 这个项目不仅涵盖了OFDM通信的基本概念，还涉及到了GNU Radio的使用技巧，对于学习无线通信理论和实践数字信号处理的工程师来说，具有很高的参考价值。通过这样的实践，可以深入理解OFDM在不同信道条件下的性能，以及如何利用GNU Radio进行实际的通信系统设计。