基于DDS的数字IQ调制_彭龙

比较经典的VC++数字图像处理教材配套光盘文件，其中的各种图像处理算法精简实用，是VC++图像处理的必修课程

(正负相对,余全完) 消冗余项 （长中含短，留下短） （最简与或式） (正负相对,余全完) 添冗余项： 添冗余项：  合并项： A

pytorch实战 # 基于pytorch搭建CNN实现手写数字识别介绍 本文将介绍如何使用pytorch搭建卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用场景，它可以被广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。本文将会讲解CNN的原理、pytorch的基本使用方法以及如何利用pytorch搭建一个简单的手写数字识别模型。希望本文能够帮助读者更好地理解CNN和pytorch，并且能够搭建出自己的手写数字识别模型。 ## CNN的原理 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习的神经网络结构，它能够有效地解决图像、语音和自然语言等领域的问题。CNN的核心思想是利用卷积操作和池化操作来提取图像特征，从而实现对图像的分类、识别等任务。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层三部分组成。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于对特征进行分类或者回归。 ## pytorch的基本使用方法 pytorch是一个基于python的深度学习框架，它提供了丰富的API来方便我们进行深度学习模型的搭建和训练。使用pytorch可以帮助我们更加

基于Malab的离散系统的数字PID控制，先将连续对象的s变量函数离散为z变量函数，然后通过PID对被控对象进行控制。

数字图像处理考试题库 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复 (复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用，就是图像处理这两个目的的实际例子 本资源包括若干关于数字图像处理的相关考试试题，很丰富也很详细，有需要的可以下载学习。

LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号

导读：ADP1055采用ADI的高分辨率、高速模数转换器检测技术，同时具备专有的非线性传输功能，其高带宽性能和瞬变响应可以匹敌传统的模拟开关控制器。推出集成PMBus接口的高级数字电源控制器ADP1055,适合高密度隔离式DC-DC电源系统应用。 　　该器件支持高能效的拓扑结构，内置全桥功能，具有精密驱动时序和副边同步整流器控制特性。控制器的GPIO（通用I/O）可配置为支持有源箝位副边高能效缓冲。利用自适应停滞时间补偿可进一步优化能效，从而改善负载范围内的效率。可编程轻载模式，加上器件的低功耗（<150mW）特性，可进一步降低系统待机功率损耗。 　　ADP1055通过PMBus和可配置G

利用matlab实现对4ASK信号调制与解调的仿真，其中原消息代码频率为4620Hz，分别给出： （1）消息信号、4ASK信号和解调信号的波形； （2）给出4ASK信号在AWGN信道下的误码率和误比特率性能，并与理论值相比较。 内含matlab源代码和一份word格式的实验结果。

基于对话框的MFC程序，用Opencv 实现了图像的加载、放大、反转、滤波、直方图、霍夫变化、距离变化、形态学操作等。