AD536真有效值转换芯片

小波分析中MATLAB阈值获取函数及其应用附程序

提出了通过改进型中值滤波去除噪声,使用QR码符号特性定位并对倾斜图像进行旋转等,用于提高条码的正确识别率.

LFSR计数器值计算

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

针对在任意阶正交幅度调制(M-QAM)的相干光通信系统中发射激光器与本振激光器之间存在频率偏差的问题，提出了一种基于幅度比值的低复杂度频偏估计算法。该算法先对接收信号做快速傅里叶变换(FFT)，再利用所获得的离散谱中主峰值与次峰值的关系进行频率插值，从而对频偏进行精确估计，大幅减少了运算复杂度。仿真了算法在20 Gbaud 16QAM 的单偏振传输系统中的性能，并与梯度下降法(GD)和调频Z 变换(CZT)的频偏估计算法进行了对比，仿真结果显示，基于幅度比值的频偏估计算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动，而且与3次迭代的GD 算法和CZT算法精度相当，但硬件复杂度降低了约75%。

opencv函数实现二值图像边缘细化操作

主要为大家详细介绍了Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的改进版，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

在vs2008下，c#语言开发图像的灰度值提取

设 X(1),X(2),...,X(N) 是来自正态分布的样本 X1,X2,...,XN 的有序统计量。 让M = medium([X1,X2,...,XN]) 和 S = mad([X1,X2,..XN],1)/.6745 是（分别）平均值和标准偏差的稳健估计量分配。 Hampel 标识符是一个规则，它将满足样本 X 的所有值标识为异常值|XM|/S > g(N,alpha)。 函数 g(N,alpha) 用于标准化以下方式（参见 [1]，第 783 页，标准化 (4)）： P（样本中没有异常值）= P(|X(N)-M)|/S < g(N,alpha)) = 1 - alpha。 这个 matlab 函数计算临界值，即 g(N,alpha)。