个人使用MSP430F149实现的Modbus RTU协议，利用定时器TB来实现计算3.5T的时间间隔，代码完全可用，因为评论无法回复，在压缩包内附有编译无错误和运行时测试例子的截图证明，并附有modbus协议中文参考资料，使用时直接将.h和.c文件包含进工程，修改对应IO和串口即可，使用芯片为MAX3485。

基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割

matlab做T SNE的详细代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core 1.5.2 对于NLP，请使用artifactIdId smile-nlp。 对于Scala API，请使用 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1

solidworks教程（含有详细代码、视频教程，示例） SolidWorks是达索系统（Dassault Systemes ）下的子公司，专门负责研发与销售机械设计软件的视窗产品，公司总部位于美国马萨诸塞州。 达索公司是负责系统性的软件供应，并为制造厂商提供具有Internet整合能力的支援服务。该集团提供涵盖整个产品生命周期的系统，包括设计、工程、制造和产品数据管理等各个领域中的最佳软件系统，著名的CATIAV5就出自该公司之手，达索的CAD产品市场占有率居世界前列。 SolidWorks公司成立于1993年，由PTC公司的技术副总裁与CV公司的副总裁发起，总部位于马萨诸塞州的康克尔郡（Concord,Massachusetts）内，当初的目标是希望在每一个工程师的桌面上提供一套具有生产力的实体模型设计系统。从1995年推出第一套SolidWorks三维机械设计软件至2010年已经拥有位于全球的办事处，并经由300家经销商在全球140个国家进行销售与分销该产品。1997年，Solidworks被法国达索（Dassault Systemes）公司收购，作为达索中端主流市场的主打品牌。

基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务：通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含： 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测

c#调用c++ocx控件的详细代码

opencv特征提取角点检测python实现详细代码打包-附件资源

数值优化：最小相位谱分析， 适合信号图像处理，机器学习的初学者分析学习。 在控制理论和信号处理中，如果系统及其逆是因果且稳定的，则称线性时不变系统是最小相位的。 最一般的因果 LTI传递函数可以唯一地分解为一系列全通和最小相位系统。系统函数是两部分的乘积，在时域中，系统的响应是两部分响应的卷积。最小相位和一般传递函数之间的区别在于，最小相位系统的传递函数的所有极点和零点都位于 s 平面表示的左半部分（在离散时间内，分别在z 平面）。由于反转系统函数会导致极点变为零，反之亦然，并且右侧的极点（s平面 虚线）或复平面外（z平面 单位圆）导致系统不稳定，反演下只有最小相位系统类是闭合的。直观地说，一般因果系统的最小相位部分以最小的群延迟实现其幅度响应，而其全通部分仅校正其相位响应以与原始系统函数相对应。 极点和零点的分析仅在传递函数的情况下是准确的，传递函数可以表示为多项式的比率。在连续时间的情况下，这样的系统转化为传统的、理想化的LCR 网络的网络。在离散时间中，它们可以方便地转化为近似值，使用加法、乘法和单位延迟。可以证明，在这两种情况下，具有递增阶的有理形式的系统函数