雷达波形设计matlab代码雷达生成检测 在MATLAB中实现RADAR目标生成和检测 雷达项目 1.FMCW波形设计 R = 110 ; % initial distance of the target v = - 20 ; % speed of the target fc = 77e9 ; % Frequency of operation R_max = 200 ; % Max Range resolution = 1 ; % Range Resolution c = 3e8 ; % Speed of Light v_max = 100 ; % Max Velocity %% FMCW Waveform Generation % Design the FMCW waveform by giving the specs of each of its parameters. % Calculate the Bandwidth (B), Chirp Time (Tchirp) and slope (slope) of the FMCW % chirp using the requirem

使用Python检测肺癌 数据集 癌症影像档案库（TCIA） 代码文件 代码以模块化方式编写 PredictCancer.py：用于测试图像的最终程序 NeuralNetwork.py：使用SKlearn的MLP学习功能并使用pickle保存权重 LungCancerTrain.py：所有用于模型训练的图像处理技术和代码均在此处编写 Dataset_create.py：用于创建正例和负例的文件夹并以所需格式命名图像 两种类别的测试用例图像，并连同其终端输出一起添加到存储库中，以供参考 依存关系 Python3，OpenCV-cv2，泡菜，数据文件库 输出 正面案例 否定情况 这项工作是与我的朋友Tarun Bhargav Sriram合作完成的，该项目是数字图像处理选修课的一个项目。 有关项目的任何疑问，请联系

眼底图像中的渗出液分割 在此项目中，我们应用图像形态学和聚类来获取渗出像素的候选对象。 最后，将SVM分类器应用于获得分割结果。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本，以便您在自己的眼底图像上测试算法。 在此数据库用于演示。 血管分割 在“检查小节 先决条件 必须安装和配置以下内容： 样本输出 对于DIARETDB1中的某些图像： 在分割过程中产生以下结果图像（眼底单一轮廓的不同候选者）： 最终细分输出： 如有任何疑问，请随时联系： Sanjeev Dubey-getsanjeevdubey@gmail.com

matlab图像分割肿瘤代码脑肿瘤检测使用图像处理 使用MATLAB从MRI图像中提取脑肿瘤 介绍 医学领域一直是必不可少的，在医学领域中的发展是改善人类的基本必要。医学图像处理是当今最具挑战性和新兴的领域。 MRI图像的处理是该领域的一部分。 鉴定肿瘤是一个不断上升的问题，因为受肿瘤影响的人们有所增加，这种上升是由从习惯到污染的许多因素引起的。 定位肿瘤一直是一个难题，因为这需要大量的人体解剖学经验，而这需要大量的时间。 该项目描述了从患者中检测和提取脑肿瘤的拟议策略。 MRI扫描大脑的图像。 该方法结合了分割和形态学运算，这是图像处理的基本概念。 使用MATLAB软件可以从大脑的MRI扫描图像中检测和提取肿瘤。 我们首先要集中精力创建一个程序，该程序需要很少的处理时间来获得结果。 执行代码 在matlab中打开代码 更改每个输入图像的目录 图片5的示例I = imread（'C：\ Users \ Naren Adithya \ Desktop \ 5.jpg'）; 运行代码

#UTPL ###教授： 罗德里戈·巴尔巴（Rodrigo Barba） ＃＃＃学生： 瓦莱里亚（Valeria Quinde） #NUMBERS检测 进行这项工作是为了使用OpenCV和Pyhton掌握机器视觉的实际知识，任何有兴趣对其进行改进的人都可以对其进行编辑和修改。 其设计目的是识别数字测光表（例如文件夹“图像”中的测光表） 系统要求 • An i3 or better processor. The faster the better, especially at high video resolutions. • 2 GB or more RAM. • At least 100 MB Free Disk space • Windows 7 or later, OS X 10.8 or later (has only been tested on 10.9), Linu

matlab的代码在相机上实现跌倒检测 作者 陈泽宇 前言 该项目是ECE 6258的最终项目。 编码中有几个部分相机校准基于C ++。 距离基于MATLAB。预处理基于Python 2.7。 检测系统基于Python 2.7。 openpose基于C ++和caffe。 如果您仅使用视频模式，则不需要openpose，因为我们提供了供您实施的测试集。 相机校准 要运行此部分，建议使用cmake。 编译并运行： $ cmake . $ make $ ./camera 提供的输入图像位于test_image目录中。 前处理 预处理包括增强和背景扣除。 脚本有两个版本。 一种是一种文件处理，另一种是bach处理。 要运行批处理，请创建一个名为video的目录，然后将所有视频放入该目录。 检测系统 跑步 $ python falldetect2.5.py 要仅在视频模式下运行，只需将提供的输入目录放入“检测”目录，然后为系统设置视频目录。 当检测到跌倒时，系统将发送电子邮件到目标地址。 默认目标电子邮件为。 用户还可以更改电子邮件地址。 如果要运行实时版本，则需要几个软件包：CUDA 8（仅

This C library handles 2-dimensional bounding box collision detection. It is optimized to scale well from a few objects to many thousands of objects.

在在线社交网络中的虚拟社区检测领域，大多数现有方法经常从单一角度检测社区，而忽略了网络相关特性对社区检测的影响。 所有这些降低了社区划分结果的可解释性和准确性。 为了解决这个问题，提出了一种在线社交网络的虚拟社区检测模型框架。 该模型框架考虑了影响社区检测结果的三个关键因素：结构特征，属性信息和节点对网络的影响程度。 提出的模型不仅是现有社区检测模型的映射，而且是为社区检测方法设计更多未来模型的参考。

资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项，SoftWare的一部分与数据预处理有关，而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息，请参考requirements.txt： 软件： Python库： 设置 本节提供了使项目运行的步骤，解释和示例。 1）克隆此仓库 $ git clone git

2013年经典CVPR文章代码 Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking