Tessent IJTAG User’s Manual

Tessent Shell User’s Manual

（MATLAB）的DCT,DWT,DFT,LSB多方法数字水印，带GUI界面，攻击方法多，评价，鲁棒性 （MATLAB）的DCT,DWT,DFT,LSB多方法数字水印，带GUI界面，攻击方法多，评价，鲁棒性

DFT的matlab源代码微小的DFT Tiny DFT是一种简约的原子密度泛函理论（DFT）代码，主要用于教育目的。 它仅支持球对称原子和局部交换相关功能（目前仅支持Dirac交换）。 在设计代码时，请牢记以下条件： 它仅取决于已建立的科学Python库：，和（鲜为人知）。 后者是用于算法区分的库，用于计算分析交换（-相关）势和网格变换。 数值积分和微分算法应足够精确，至少应为总能量的6个有效数字，但在许多情况下，数值精度会更好。 （通过分析计算出高斯基函数上的一些积分。泊松解算器使用具有勒让德多项式的伪谱方法。） 如果DFT和光谱方法具有一定的背景知识，则总行数应最少，源代码应易于理解。 与大多数原子DFT码一样，在一对角和主量子数内，对轨道的占据数都赋予相同的值，以获得球对称密度。 该代码仅跟踪每对量子数的电子总数。 “安装” 确保已安装依赖项：Python 3和（> = 1.4.0），（> = 1.0.0），（> = 2.2.4）和（> = 1.2）的最新版本。 如有疑问，请向您当地的Python专家寻求帮助。 如果您拥有Python 3，则始终可以使用pip安装或升级用户帐户

作为对信号进行稀疏分解的方法之一,正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码,将信号在完备字典库上进行分解,亲测可用，效果很好

Tessent Installation Instructions

DFT的matlab源代码 redis_orm Object Relational Mapping use redis as a relational database。 产出背景 项目的快速迭代，不仅需要敏捷的开发，还需具备较高性能的和稳定性，单纯用关系型数据库有瓶颈，然后在关系型数据库基础上加分布式缓存或者进程内缓存有增加了开发和维护成本， 刚好项目中在用Redis，就考虑基于Redis的Hash和SortedSet两个数据结构来设计类似关系型数据库的ORM。经过多个版本的迭代，现在已经实现了ORM的基本功能，在应用中发现维护和查看数据 不太方便，又开发了[工作台](https://github.com/weikaishio/redis_orm_workbench). 功能列表 基于对象的增、删、改、查、统计 基于Map的增、删、改、查、统计(方便用在redis_orm_workbench) 支持动态创建表、删除表、创建索引、重建索引 支持可配置的自动同步到MySql数据库(一般为了更方便的查询统计所用) 使用说明 模型定义的标签说明 TagIdentifier = "redis_

DFT的matlab源代码 精心制作的COF 从文献中的实验数据库（CURATED）COF中自动跟踪，进行干净，统一和完善的自动跟踪。 该存储库包含来自文献搜索的原始结构，以及git跟踪的更正。 可在上获得具有DDEC费用的DFT优化框架。 cof-frameworks.csv包含cof-frameworks.csv列表 cof-discarded.csv包含因重复检测，未观察到的AA / AB堆叠变体，未观察到的n倍互穿或文档中报告的其他原因而被丢弃的cof-discarded.csv的列表。 cof-papers.csv包含用于在数据库中的COF的参考文件的列表：例如， p0701是COF的基准07010N3 ， 07011N3 ， 07012N3和07013N3 cifs/包含cof-frameworks.csv和cof-discarded.csv列出的cof-frameworks.csv所有晶体学信息文件（CIF）。 该数据库建立在名为的工作之上。 结构标签 引用为 原始版本： D.Ongari，AV Yakutovich，L.Talirz和B.Smit，建立一个一致且可重现的

DFT的matlab源代码包括数字图像处理 数字图像处理实验1 2 3 4 实验1：从bmp图像读取二进制数据。 实验2：DCT，IDCT和DFT，IDFT的实现。 实验3：使用Haar Wave实现GaussianFilter，MeanFilter，MedianFilter，Sobel运算符和DWT，IDWT。 实验4：前向目标和背景分割的视频处理。

DFT的matlab源代码火焰探测系统 该项目是基于视频的多功能火焰检测系统的不完全实现，这是我的毕业设计。 一些话要说 当我开始研究该主题时，我在Internet上发现了很多文章和很少的代码。 因此，当我最终完成它时，我决定将其开源。 请注意，该项目尚未准备好实际应用。 由于在该项目上花费的时间有限，因此仅对代码进行了部分优化。 但是，在Mac上进行测试时，响应时间是完全可以接受的。 搭建环境 该项目是在Mac OS X 10.9.3上使用Xcode 5.0.2构建的，并且是通过OpenCV 2.4.8实施的。 由于它不使用特定平台的任何本机接口，因此可以轻松移植到其他平台，例如Windows，Linux，Android等。 如果要使用保存视频功能，则需要确保OpenCV编译时支持FFMPEG，否则请自己编译。 结果 以下两个图像显示了结果。 流程 首先，使用颜色检测和运动检测对输入图像进行分割，然后提取候选火焰区域。 使用高斯混合模型进行背景建模以检测运动像素。 使用基于RGB和HSV颜色空间的火焰颜色模型来检测具有类似火焰颜色的像素。 将以上两个步骤的结果相交，以获取候选区域。