（1）学会解决帧的同步和频偏校正问题； （2）理解帧的同步和频偏校正的原理； （3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。 【实验原理】  数据帧 数据帧的格式为：保护位+帧同步位+信息位+保护位，其中： 保护位：降低前后帧之间的影响，并提高同步质量（本实验没有加保护位）； 同步位：训练序列，本次实验使用巴克码，要求自相关性好； 信息位：有效的发送信息。  训练序列 训练序列的优劣决定了信道均衡性能的好坏，训练序列越长则信道估计效果越好。一般而言， 用来同步的训练序列有着非常强的自相关性（即自相关峰值高，互相关值低）。训练序列常用于参 考信号，帧同步码。其中，常用的训练序列有 Barker 码、Frank 序列、Zadoff-Chu 序列、Gold 序列 （本次实验采用 Barker 码）。  帧同步

用VC2013开发的人脸逐帧检测程序，采用了深度计算模型MTCNN的核，准确率95左右，调参较好的话，已经达到了商用层面，为了获取下载券下载其他东西，压箱底的代码倾情奉献罗

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背景差分法和邻帧检测法对车流数目进行统计(OpenCV+VC2008)

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CANoe中XML编程常用标签语法(4) ——CAN报文周期检测/错误帧检测/信号改变检测

【实验目的】 （1）学会解决帧的同步和频偏校正问题； （2）理解帧的同步和频偏校正的原理； （3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。