在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

此代码将创建一个图形用户界面。 您可以使用它来解决线性插值问题。

利用java反射调用实现对字符串的解析，成功调入函数，并且返回值

PWM初始生成1khz（可调）信号，通过定时器3设置采样频率为280khz（可调）对PWM方波进行采样，并对采样后序列进行FFT谐波分析，通过分析谐波频率计算出1次、3次和5次谐波的幅值，并通过串口打印出来。通过串口3和蓝牙通信，实现手机控制PWM输出频率。信号频率和采样频率的设置应服从采样定理。实验发现信号频率较低时（小于20khz）可以采集到完整的5次谐波。信号频率较大时（100khz左右）只能计算出1次谐波和3次谐波。如果提高采样频率，性能应该还会进一步提高。

IIR 通过插值增加图像的大小B= IIR(inputfile,f) 返回存储在文件 'inputfile' 中的图像，分辨率在两个维度上都增加了因子 f。 'filename' 必须是有效的图形文件（jpg、gif、tiff 等）。 它可以是灰度或彩色。 参数“ f”是尺寸增加率，因此增加50％ 使用 f= 1.5，将尺寸加倍（在每个维度上）使用 f= 2。 附加参数： B= IIR(A,f,'Display','off') 消除了原始图像和修改后图像的显示。 默认“开” B= IIR(A,f,'Method',method) 允许在五种插值方法之间进行选择：线性、样条、pchip、三次或 v5cubic。 'method' 必须是字符串字符。 默认'线性' 例子： B= iir('myimage.jpg',2); 截图显示分辨率增加3的效果。原始尺寸：600x402。 之后：24

图像处理的基础代码，也是C语言代码规范的模板，经过测试。

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