基于Python语音，使用Jupyter notebook开发的简单图像识别算法。算法通过将图像进行缩放，并进行灰度处理。然后计算待比较的两个图片之间的汉明距离，通过汉明距离来判断图片之间的相似性，并按照概率给出相似值，用于对重复图片的检测、判断。 算法大致流程如下： 1.缩放图片，一般大小为8*8，64个像素值。 2.转化为灰度图 3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值，直接用numpy中的mean()计算即可。 4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0. 5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。 汉明距离的概念： 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字符串对应位置的不同字符的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。

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为提高煤矿供电系统静止无功发生器(SVG)的补偿效果,提出一种基于重复PI控制的SVG复合控制策略。简述了静止无功发生器的基本原理,分析了重复PI控制的机理特性。较传统的PI控制而言,重复PI控制能消除稳态误差和提高动态性能,有效改善了输出电流波形质量。

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