针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题，提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符；通过自适应阈值投影法进行字符细分割；同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明，该算法将连通域法与投影法有效结合，能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况，该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。

利用1962―2011年湖南省97个气象站逐日降水量资料，利用时序分析和聚类分析等方法，对湖南省大暴雨时间和空间分布特征进行分析。结果表明：从时间来看，20世纪90年代为湖南省大暴雨出现最多的10 a；1962―2011年，湖南省大暴雨日以0.73 d/10 a的平均速率增加。夏季是湖南省大暴雨最集中的季节；冬季没有出现过大暴雨；6―7月为大暴雨最集中的月份。从空间来看，湖南省西北部和东北部是大暴雨的两个高频区；湖南大暴雨划分为三季型、双季型和单季型3种类型，依次主要分布在湖南省西南部、中部地区以及西北部

在分析IEEE 802．11a和E1传输两种技术各自特点的基础上，介绍了基于802．11a的E1无线传输系统的系统构成，提出了该系统几种典型的应用模式，并与传统的E1微波传输系统做了比较。基于802．11a的E1无线传输系统具有频段无需申请、组网方式灵活多样、可同时传输E1数据和IP数据以及成本低廉等优势，可作为传统E1微波传输系统的替代和补充而广泛应用。

我国碳排放增长的驱动因素分析 -基于一般均衡的结构分解法，袁鹏，程施，基于可比价投入产出表，采用基于一般均衡的结构分解方法（SDA）将我国能源消费的碳排放增长分解为碳强度、技术、国内最终需求和贸

论文研究-列结构分解分析模型.pdf,  在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.

《D2D仿真资料包.zip》是一份非常有价值的资源文件，旨在为对D2D（Device-to-Device）通信感兴趣或需要深入研究该领域的人提供支持。D2D通信是一种新兴的通信模式，通过直接设备间的通信，实现低延迟、高速率的数据传输，被广泛应用于无线通信和移动网络等领域。 这个资源文件包含了丰富的文献和代码，为你提供了全面而深入的学习资料。首先，你将找到一系列精选的文献和研究论文，涵盖了D2D通信的基本原理、技术挑战、应用场景等方面。这些文献将帮助你建立对D2D通信的整体认识，并为你提供理论指导和研究思路。 此外，资源文件中还包含了实用的代码示例和仿真工具，帮助你更好地理解和掌握D2D通信的实际实现。通过运行这些代码示例，你可以模拟不同场景下的D2D通信，观察和分析其性能特点，如传输速率、功耗、信道容量等。 《D2D仿真资料包.zip》的独特之处在于它不仅提供了文献资料，还结合了实际的代码示例，为你提供了全面而深入的学习体验。无论你是学生、研究人员还是从业者，这个资源文件都将成为你理解和应用D2D通信的重要工具。 如果你对D2D通信感兴趣，或者需要深入研究和应用这一领域，那么不

单色光干涉面接触润滑膜厚在线测量.pdf,提出了滑块 玻璃盘形成的面接触润滑油膜厚度光干涉在线测量方法。以单色激光为光源，根据油膜厚度变化引起平行干涉条纹平移的物理特征，基于光流和动态时间规整技术构造复合算法，测量干涉图像相邻帧空间域上一维光强曲线的位移，从而得到相邻帧之间的油膜厚度差。从零速度开始记录每一帧干涉图像对应的膜厚变化，实时计算出当前帧对应的膜厚，实现了膜厚的在线测量。当前算法的测量结果与离线膜厚测量结果进行了对比，验证了该系统的测量准确性。进行了阶跃载荷、匀加速及匀减速工况下的膜厚测量，揭示了膜厚变化规律。

采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。

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情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。