matlab开发-多路径匹配使用breadthfirstmmpbf进行跟踪。基于MMP-BF算法的稀疏恢复

射频与微波技术中Smith圆图和阻抗匹配网络相关内容的 PDF格式讲义

射频调试技术文档，比较详细介绍射频电路PA如何调试，新手福利。 希望对大家有帮助。射频基础类文章 对于

Wu-Manber 多模匹配算法以及官方源码 http://code.google.com/p/wu-manber-com/

分析双频PA设计匹配的一个论文分析

主要介绍了php与javascript正则匹配中文的方法,结合实例形式分析了针对utf-8与GBK编码情况下的php、javascript正则匹配中文操作技巧,需要的朋友可以参考下

针对AD-Census变换采用固定权重将AD变换代价与Census变换代价合成的双目立体匹配代价无法体现像素点区域特征的问题，提出一种基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配算法。算法首先通过增加相邻像素点的灰度差阈值条件改善十字支撑自适应窗口；然后以每个像素点的十字支撑自适应窗口的最短臂长为自变量，利用指数形式的函数，进行AD变换代价与Census变换代价合成权重的自适应设置。由于像素点十字支撑自适应窗口的最短臂长能够反映像素点的区域特性，因此自适应设置的权重大小与像素点的区域特性直接相关，计算图像边缘区域像素点的匹配代价时，AD变换的权重大；计算平滑区域像素点的匹配代价时，Census变换的权重大。Middlebury第3代双目立体匹配评估平台的结果显示，基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配性能与基于AD-Census变换的双目立体匹配性能相比，所有图像集的全部像素点的视差平均误差减小了25%，非遮挡像素点的视差平均误差减小了20%，性能得到了提升；平台上包括Adir在内的多个图像集的匹配结果表明基于自 适应权重AD-Census变换的双目立体匹配更适合含纹理丰富、存在重复区域的图像。

基于MATLAB的正交匹配算法，应用于雷达图像处理，以及微动目标检测

中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC

如何注释matlab代码 一、首先看看破解的效果图 二、滑块验证码的破解 滑块验证码的破解的难点主要有两个：计算出滑块到缺口的距离和模拟人拖动滑块的轨迹。 如何计算出滑块到缺口的距离？从网上的资料来看，主要有两种方式：自己使用Pillow库实现算法， 使用OpenCV库提供的现成方法。本文就使用后者，简单而又强大、成功率高。 本文主要参考， 但是由于它的注释太少，也未给出完整代码。所以，决定写这篇教程。 三、什么是OpenCV？什么是OpenCV-python？ OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库， 提供了很多处理图片、视频的方法。虽然是C/C++开发的，但是提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。 OpenCV-python库就是使用pthon操作OpenCV一个库。 四、为什么要用OpenCV-python库？ 说白了，就是OpenCV库提供了一个方法（matchTemplate()）：从一张较大的图片中搜索一张较小图片， 计算出这张大图上各个区域和小图相似度。调用这个方法后返回一个