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资源包含文件：设计报告word+源码 对上述低照度图像进行灰度化，计算并显示以上低照度图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图； 对以上低照度图像分别进行直方图均衡化和同态滤波操作，并对两种算法的最终结果进行对比； 利用Matlab进行编程，核心算法需独立实现，代码注释不少于40%； 计算并显示灰度直方图my_imhist 实现步骤： 调用MATLAB库函数rgb2gray将图像灰度化 调用自己实现的my_imhist统计每种灰度值出现的次数，并返回概率质量函数 调用MATLAB的库函数bar进行绘制 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124670113

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为了提高时钟数据恢复电路(CDR)在高速多通道串行收发系统的性能，提出了一种应用于CDR电路中的新型相位插值电路，由4组差分对、4组数模转换器、公共负载电阻RL组成，通过数字滤波器输出互补的温度计码控制DAC输出电流的大小，实现对输入差分时钟的相位权重分配，从而达到128次相位插值，并利用输入级4相校正电路和输出占空比调整电路对差分信号进行整形优化。采用40 nm CMOS工艺实现，仿真结果表明插值器在工作频率1 GHz到6 GHz线性度良好，DNL最大不超过1.4 LSB，INL最大不超过1.5 LSB，已成功集成在多款SerDes电路。

一个简单的函数，它采用一维或二维数据集，并将整个集归一化为数据集中的最大值。 可以选择线性标度或分贝标度 (dB)。

介绍一下原理：RGB图像通过公式转化为灰度图像，完成图像的灰度化，建立灰度直方图，通过两幅图像的灰度直方图，以4个灰度值为一组，建立64组数据，因为灰度直方图的定义域就是0~255，所以总共有256组数据，将所得的64组数据中的每4个数据，通过加权求和，得到64个数值，这些数值便是图像的“指纹”，将两组图像的指纹映射到64维空间，得到两组64维空间向量，通过空间夹角余弦公式得到两组图像的余弦值，将余弦值加一后除二，得到的小数乘100便是相似度。 这个程序的具体实现呢，大致分为三部分：1、将图像灰度化；2、将灰度化的图像建立直方图；3、将直方图映射到多维空间得到向量后计算夹角余弦值。