Jx-EEGT：脑电图（EEG）特征提取工具箱 -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ------------- *此工具箱提供30种EEG功能 * 显示如何使用生成的采样信号来应用特征提取方法。 *此Jx-EEGT工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/EEG-Feature-Extraction-Toolbox中找到

Edge_Detection_Autothreshold 生成自动阈值处理 Canny 边缘检测图像输出。 通常，为了使用 Canny 边缘检测，我们必须输入图像和其他参数（即阈值）。 但是，有了这个功能，我们只需要输入图像，不需要输入阈值。 [image_output] = Edge_Detection_Autothreshold(I) 输入参数I：输入单幅图像输出参数image_output：与输入图像大小相同的图像例子： I = imread(input3.jpg); 输出 = Edge_Detection_Autothreshold(I); imshow（输出）； 我们必须首先将输入图像放入目录。 例如使用“demo.m”来使用该功能对于数据集，我从https://pixabay.com/获得了图像

English | 介绍 PaddleOCR旨在创建多语言，出色，领先和实用的OCR工具，以帮助用户训练更好的模型并将其应用于实践。 注意 PaddleOCR支持动态图和静态图编程范例 动态图：dygraph分支（默认），受桨2.0.0支持（） 静态图：开发分支 最近更新 2021.1.21更新了超过25种以上的多语言识别模型的，包括：英语，中文，德语，法语，日语，西班牙语，葡萄牙语，俄罗斯，阿拉伯语等。 更多语言的模型将继续更新 。 2020.12.15更新了数据合成工具，即 ，易于合成与目标场景图像相似的大量图像。 2020.11.25更新新的数据注释工具 ，这有助于提高标记效率。 此外，标记结果可直接用于PP-OCR系统的培训。 2020.9.22更新PP-OCR技术文章 产品特点 PPOCR系列高质量的预训练模型，可媲美商业效果 超轻量ppocr_mobile系列模型：检测

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语义结果格式 语义结果格式（SRF）是MediaWiki扩展，可为查询提供额外的可视化效果（结果格式）。 有关更多信息，请参见 或查阅。 要求 PHP 7.0或更高版本 MediaWiki 1.31或更高版本 语义MediaWiki 3.0或更高版本 安装 推荐的安装此扩展的方法是使用 。 请参阅详细的，该还包含有关兼容性和配置的信息。 贡献与支持 发展由香港詹姆斯（James Hong Kong）和德罗（Jeroen De Dauw）负责。 如果您有任何意见，疑问或建议，请通过。 您可以在此处订阅此列表。 如果您想为该项目做出贡献，请订阅开发人员邮件列表，并查看贡献准则。 可以在这里找到过去做出过贡献的人的名单。 提出问题 提交拉取请求 在邮件列表中提问 测验 该扩展提供单元测试和集成测试，通常由持续集成平台运行，但也可以使用扩展基本目录中的快捷命令composer phpun

erp需求文档，是为一个公司而开发的系统。

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matlab中蝶形运算代码 [TOC] 本文地址： FFT快速算法的MATLAB示例：可以提供C语言的实现思路 FFT算法的实现，主要参考“《离散时间信号处理》第二版 -- 奥本海姆 ” 第九章实现的FFT算法，包括五种FFT快速算法的递归实现和非递归实现。下面主要介绍递归的实现，非递归的代码参考网上（我也不记得在哪儿来的了），递归实现的函数简要介绍如下： fft_radix2t 是按时间抽选的基2-FFT递归算法，其程序实现流程如下： function X = fft_radix2t(x) % 按时间抽选的基2，FFT递归算法，输入必须是2的整数次幂 % 参考：《离散时间信号处理》第二版 -- 奥本海姆 513页 图9.3 x = x(:).'; N = length(x); if (N == 2) X = fft(x);%其实就是简单的一个蝶形运算 else g = x(1:2:N-1); % N/2 点偶序列 x[n]: x[0], x[2], x[4], ..., x[N-2]. h = x(2:2:N); % N/2 点奇序列 x[n]: x[1], x[3], x[5],

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