阻抗匹配与史密斯（smith）圆图阻抗匹配与史密斯（smith）圆图

本文是基于三维图像块匹配的去噪方法，是基础的学习。

大数据-算法-货运配载VRP问题的路径匹配算法.pdf

简单的模板匹配。 在图像 (Is) 的边缘图像中查找模板 (Itm)。 返回模板在图片中的位置以及该点匹配的分数。 将图像上的模板位置标记为图像 (Is)。 输入： 1) 应在其中找到模板的灰度图像 (​​Is)。 2）模板二进制图像（Itm）。 方法： 在模板（Itm）和灰度图像（Is）的canny边缘图像之间使用简单的模板匹配（Cross correlation）。 模板的大小（Itm）和图像中要识别的对象i的大小（Is）必须相同。 对于识别图像中模板的类似功能，即使对象不符合模板大小，请参阅“简单模板匹配与可变图像模板大小比”。

在已安装了.net framework的计算机上部署用.net开发的程序时，若.net framework的版本不匹配，则提示：“ .Net Framework Initialization Error – Unable to find a version of the runtime to run this application”。 这时候有个简单的办法是，修改(如果没有则创建)程序xxx.exe所在目录的和xxx.exe同名的config文件——xxx.exe.config，使其： 代码如下:      <supportedRuntime

最近学习阻抗匹配的时候，不太理解为什么低频信号在较短传输线上不考虑发射；后来看了一些帖子说可以这样理解：   在低频电路中，我们一般不考虑传输线的匹配问题，只考虑信号源跟负载之间的情况，因为低频信号的波长相对于传输线来说很长，传输线可以看成是“短线”，反射可以不考虑（可以这么理解：因为线短，即使反射回来，跟原信号还是一样的）。   不知道大家理解没有，若大家如我一样当初一样有些不明白，那么可以看下面的分析。

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基于模板匹配的验证码识别，经过灰度化、二值化、去噪、垂直投影分割以及模板匹配几个步骤

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