小波matlab代码视觉麦克风:从视频中被动恢复声音 麻省理工学院视觉麦克风的Python实现[1]。 我们的代码基于原始代码。 它依靠OpenCV来处理视频,依靠SciPy来进行信号处理和写入音频文件,[2]可以计算复杂的可控金字塔。 其他要求是NumPy和Matplotlib。 用法 python video2sound.py [-h] [-o OUTPUT] [-s SAMPLING_RATE] input_video positional arguments: input_video The path of the input video optional arguments: -h, --help Show this help message and exit -o OUTPUT, --output OUTPUT The path of the output file -s SAMPLING_RATE, --sampling-rate SAMPLING_RATE The frame rate of the input video 作者 和 。 参考 [1] DAVIS,Abe
2023-07-10 18:28:48 14.24MB 系统开源
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GPS定位代码matlab GLONASS频道服务 ##简介众所周知,GLONASS与GPS不同,尤其是FDMA。 如果要使用GLONASS数据进行定位,导航,定时以及做其他事情(如电离层建模,对流层监视等),则需要首先确定24个GLONASS卫星的频率信道。 显然,GNSS接收器可以通过广播星历接收频道。 实际上,在处理数据时,我们不必每次都使用导航文件来计算卫星的频率。 因为只有在新卫星替换完卫星之后,频道才会更改。 程序已开发并在服务器上运行。 它可以遵循GLONASS的官方信息,并生成一个文件(glo.dat),该文件记录GLONASS卫星的频道。 该文件每2小时检查一次,并每天自动更新。 提供了一个开放源代码,用于计算GLONASS卫星的频率信道。 主程序包包含4个文件,包括README.md,Makefile,glo.dat和main.cpp。 另外,为此实现了其他4种语言(Matlab,Fortran,Python和C)。 ##### README.md您将对该频道服务有很好的了解。 ##### Makefile只需输入make即可编译程序。 ##### glo.dat使
2023-07-10 17:51:57 16KB 系统开源
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java实现自定义目标检测源码JPlag - 检测软件抄袭 下载安装 从源头构建 从此存储库下载或克隆代码。 从存储库的根目录运行mvn clean install以安装所有子模块。 您将在相应的target目录中找到 JAR。 在jplag目录中运行mvn clean generate-sources package assembly:single 。 您将在jplag/target找到带有所有依赖项的生成 JAR。 (Breaking) v3.0.0 版本带来的变化 注意:以下列表不完整,并提供了更改的粗略概述。 如果您依赖缺失的功能,我们会参考 和 。 删除了与(不推荐使用的)Web 服务相关的文件夹: adminTool 、 atujplag 、 homepage 、 maven-libs 、 webService和wsClient 从jplag/src/main/resources删除了不必要的jplag/src/main/resources 所有与 Cluster 相关的代码片段都被注释并标记为TODO 新的JPlagOptions类取代了之前所有与 Options 相关的
2023-07-10 16:35:39 395KB 系统开源
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java开发oa办公系统源码 1. 项目介绍 本项目是一个OA办公自动化系统,使用Maven进行项目管理,基于Springboot框架开发的项目,MySQL底层数据库,前端采用Freemarker模板引擎,Bootstrap作为前端UI框架,集成了jpa、mybatis等框架。 2. 框架介绍 前端 技术 名称 版本 官网 freemarker 模板引擎 springboot1.5.6.RELEASE集成版本 Bootstrap 前端UI框架 3.3.7 Jquery 快速JavaScript框架 1.11.3 kindeditor HTML可视化编辑器 4.1.10 My97 DatePicker 时间选择器 4.8 Beta4 后端 技术 名称 版本 官网 SpringBoot SpringBoot框架 1.5.6.RELEASE JPA spring-data-jpa 1.5.6.RELEASE Mybatis Mybatis框架 1.3.0 fastjson json解析包 1.2.36 pagehelper Mybatis分页插件 1.0.0 3. 部署流程 1.下载项目、把
2023-07-07 21:23:46 5.52MB 系统开源
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matlab ransac代码图像拼接 通过获取图像的SIFT特征,然后应用RANSAC方法以获得最佳仿射变换,可以将此存储库中提供的图像mosaic1.png和mosaic2.png缝合在一起。 PS:您将需要Matlab中的vlfeat工具箱才能使用此代码
2023-07-06 19:50:11 218KB 系统开源
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公交车调度模型的matlab代码是什么使计算机程序快或慢? 为了回答这个问题,这本书抛开了编程语言的抽象,并探讨了计算机的真正工作原理。 它检查并解释了各种科学编程模型(与科学家相关的编程模型),并着重于编程构造如何映射到计算机体系结构的不同部分。 出现了两个主题:程序速度和程序模块化。 在整本书中,前提是“深入了解”,并且讨论与特定程序相关。 该书深入研究了链接器,编译器,操作系统和计算机体系结构,以了解计算机的不同部分如何与程序交互。 它从对C / C ++的回顾开始,并解释了库,链接器和Makefile的工作方式。 涵盖的编程模型包括Pthreads,OpenMP,MPI,TCP / IP和CUDA。 对计算机工作原理的强调将读者带入计算机体系结构,并偶尔进入操作系统内核。 研究的操作系统是Linux,这是科学计算的首选平台。 Linux也是开源的,它允许用户查看其内部工作原理。 简短的附录提供了用于计时程序的有用的机器表。 本书的全文在html上提供。 该html是在知识共享许可下发布的。 版权归出版商所有。 html有一些瑕疵。 例如,偶尔在多个列表之间分配同一源时,行编号不
2023-07-06 13:59:42 987KB 系统开源
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公交车调度模型的matlab代码高保真_ESD_PC 生产成本核算模型中的高保真储能调度 这个基于MATLAB的工具是Trishna Das博士和Venkat Krishnan博士()在爱荷华州立大学的研究工作中与James D. McCalley教授共同开发的。 Venkat Krishnan博士目前在国家可再生能源实验室()工作。 这是与能量存储调度模型集成的生产成本核算(PC)程序。 master分支包含用于执行2天(48小时)生产成本模拟的代码和数据。 将优化问题表述为网络流量优化问题,并且数据文件(nodesinitial.txt和arcsinitial.txt)对IEEE 24总线修改的RTS系统的各个节点和弧进行建模。 用户可以以与PC型号相似的格式提供任何其他系统数据。 master分支还包含许多文件夹,其中包含基本PC代码的各种版本,这些文件夹可用于执行许多其他分析。 他们包括: 可以执行年模拟(即依次运行182个2天模拟)的代码和相关数据的文件夹,以及 用于5天经济分配的2天PC模拟的另一个文件夹。 其中一个文件夹还包含创建框架的代码,该框架可用于在网格中执行能源存
2023-07-06 13:58:46 24.39MB 系统开源
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公交车调度模型的matlab代码
2023-07-05 12:13:07 11.29MB 系统开源
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公交车调度模型的matlab代码同步网格 MATPOWER的合成网格创建 是MATLAB / Octave M文件的软件包,用于创建与结合使用的完全综合的电源系统模型。 SynGrid基于Wang Zhifang Wang博士及其团队(包括弗吉尼亚联邦大学的Seyyed Hamid Elyas和Hamidreza Sadeghian)编写的代码,并与康奈尔大学的Ray Zimmerman一起作为该计划的一部分进一步开发。 SynGrid建立在Wang,Scaglione和Thomas的先前工作[,]以及下面“出版物”部分中列出的最新作品的基础上。 系统要求 版本7或更高版本 有关MATPOWER的系统要求,请参见。 要在Octave上使用,SynGrid的变体模式需要Octave 4.2或更高版本。 安装 有3种主要的方法来安装SynGrid。 选项1-通过从下载zip文件并运行MATPOWER安装程序来安装MATPOWER 7或更高版本。 SynGrid已包括在内,也应该安装。 选项2-从上安装MATPOWER,然后手动安装(包括SynGrid),如上所述。 选项3-手动安装SynG
2023-07-05 12:11:11 680KB 系统开源
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细节增强的matlab代码NTIRE2017超分辨率挑战:SNU_CVLab 介绍 这是我们的CVPR 2017 Workshop()的项目存储库。 我们的SNU_CVLab小组( Bee Lim,Sanghyun Son,Heewon Kim,Seungjun Nah和Kyoung Mu Lee )是的获胜者。 我们的论文发表在CVPR 2017工作坊()上,并获得了工作坊挑战赛的最佳论文奖。 有关详细信息,请参阅我们的论文。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用,请引用我们的工作: [1] Bee Lim,Sanghyun Son,Heewon Kim,Seungjun Nah和Kyoung Mu Lee, “增强深度残差网络以实现单图像超分辨率”,第二届NTIRE:图像恢复和增强的新趋势研讨会,以及图像超级挑战CVPR 2017决议。 [] [] [] @InProceedings{Lim_2017_CVPR_Workshops, author = {Lim, Bee and Son, Sanghyun and Kim, Heewon and Nah, Seungjun a
2023-07-05 11:12:26 4.45MB 系统开源
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