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图像超分辨率重建技术是指从低分辨率图像中重建高分辨率图像的技术。由退化模型可知图像复原是一个不适定的问题，虽然有极大后验概率估计、凸集投影等许多传统复原算法，但正则化复原方法有时更为有效。正则化方法的主要目的是引入合理的约束来得到更好的图像复原结果，论文首先考虑常见的空域正则化方法，着重研究对约束算子和参数的选取。然后由参数的收敛性分析，讨论了有效实现正则化方法的迭代算法的思想。

介绍了车牌图像的预处理方法，包括图像的灰度化处理，中值滤波，基于直方图均衡化的光影处理，图像增强处理以及图像锐化等多个方面。最后介绍了基于颜色模型的车牌定位算法，并结合图像校正计算获得了标准的车牌区域。通过一种改进的基于形态学轮廓特征和垂直映射的字符切割算法对提取的车牌图像进行字符分割，然后对分割后单个字符提取HOG特征，最后通过GRNN神经网络根据字符的HOG特征进行车牌识别。MATLAB仿真结果表明，本文所研究的车牌识别方法具有较高的识别正确率，其正确率可以达到90%以上。

指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、提取指纹有效区域的算法、根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，这些算法处理效果好，能有效地解决指纹图像的预处理问题。用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试，又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。实验证明，用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。本文介绍用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。

粒子群优化与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。PSO将每一个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。本文首先介绍了基本的粒子群算法的理论和基本算法流程，然后介绍了模糊聚类的相关知识。从而对基于粒子群的聚类分析有更进一步的认识，然后在本文的第三章，通过MATLAB对该算法进行了仿真，并通过分析几张手动输入图片进行仿真分析，发现采用不同的距离方法均能实现图片的模糊聚类。

主要是采用java语言技术和mysql数据库来完成对系统的设计。整个开发过程首先对微信点餐小程序进行需求分析，得出微信点餐小程序主要功能。接着对微信点餐小程序进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括小程序功能设计、小程序总体结构设计、小程序数据结构设计和小程序安全设计等；详细设计主要包括微信点餐小程序数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对微信点餐小程序进行了功能测试，并对测试结果进行了分析总结，得出微信点餐小程序存在的不足及需要改进的地方，为以后的微信点餐小程序维护提供了方便，同时也为今后开发类似微信点餐小程序提供了借鉴和帮助。

1.人机交互系统搭建与数据采集。首先通过Kinect体感摄像机采集深度信息和人体骨骼数据，然后利用计算机视觉的相关知识处理信息，从而完成用户和计算机之间的互动。关于深度数据的采集，Kinectv2采用的是飞行时间测距技术，相比v1，精度提高，效果更佳； 2.在骨骼关节点信息的基础上实现了人体摔倒行为检测。Kinectv2可以根据深度图像数据确定人体25个骨骼关节点。我们从骨骼关节点信息中提取脊柱中心点和两骻中心点作为关键点，计算每10帧的中心点下降速度和当前帧两骻中心的高度，当满足阈值条件时，则可判定检测到摔倒行为，进而进行报警提示； 3.在深度图像的基础上实现了实时抠像，并实现了基于肢体动作交互的背景切换和拍照功能。首先根据Kinectv2提供的深度图像、彩色图像、骨骼数据等原始数据流，确定是否出现人体，当检测到人体后，进行彩色图像和深度图像映射，“剥离”人像并与背景融合。同时，根据手势动作，可执行背景切换和拍照保存的操作；

OFDM即正交频分复用技术，是由多载波调制发展而来。它既可以被看作一种调制技术,也可以被当作是一种复用技术｡OFDM技术可以大大降低系统的误码率，并且有很强的抗干扰能力及较高的频谱利用率等特点，因此越来越多的人开始关注该技术。 首先简单介绍了OFDM技术的发展和应用，分析了OFDM系统的优缺点以及发展前景。然后简单描述了OFDM的原理和OFDM系统实现模型及MATLAB软件，并且以此作为系统仿真的理论基础。最后利用MATLAB软件在输入不同信噪比下对OFDM系统进行仿真，并且对其仿真出来的数据图形进行分析理解和总结｡

在数字控制系统中输入信号中所含的干扰对系统的性能会产生很大的影响，因此需要对输入信号进行处理，以提取有用信号。有限长冲激响应（FIR）滤波器在数字信号处理中发挥着重要作用，采用Matlab软件对FIR数字滤波器进行仿真设计，简化了设计中繁琐的计算。本文采用窗函数法，频率采样法和优化设计方法，通过调用Matlab函数设计FIR数字滤波器。绘制对应的幅频特性曲线。最后用基于Matlab函数设计的FIR数字滤波器进行语音滤波处理，通过滤波前后信号的频谱图和生成的声音文件的对比，分析不同滤波方法的效果。