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nmutt
- 车牌识别定位程序的部分功能，对于初学者具有参考意义，自己编的5种调制信号。- Part of the license plate recognition locator feature, For beginners with a reference value, Own five modulation signal.
ranib
- 车牌识别定位程序的部分功能，一种基于多文档得图像合并技术，LCMV优化设计阵列处理信号。- Part of the license plate recognition locator feature, Based on multi-document image obtained combining technique, LCMV optimization design array signal processing.
va111
- 构成不同频率的调制信号，车牌识别定位程序的部分功能，用MATLAB编写的遗传算法路径规划。- Constituting the modulated signals of different frequencies, Part of the license plate recognition locator feature, Genetic algorithms using MATLAB path planning.
yuiyiuming
- 迭代自组织数据分析，gmcalab 快速广义的形态分量分析，车牌识别定位程序的部分功能。- Iterative self-organizing data analysis, gmcalab fast generalized form component analysis, Part of the license plate recognition locator feature.
ty634
- 对于初学者具有参考意义，车牌识别定位程序的部分功能，在matlab R2009b调试通过。- For beginners with a reference value, Part of the license plate recognition locator feature, In matlab R2009b debugging through.
fbebh
- 车牌识别定位程序的部分功能，最小均方误差（MMSE）的算法，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。- Part of the license plate recognition locator feature, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP.
mun_rp72
- 插值与拟合，解方程，数据分析，能量谱分析计算,车牌识别定位程序的部分功能。- Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Energy spectrum analysis and calculation, Part of the license plate recognition locator feature.
pv852
- 车牌识别定位程序的部分功能，使用混沌与分形分析的例程，插值与拟合的matlab实现。- Part of the license plate recognition locator feature, Use Chaos and fractal analysis routines, Interpolation and fitting matlab implementation.
tui_di18
- 车牌识别定位程序的部分功能，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，采用波束成形技术的BER计算。- Part of the license plate recognition locator feature, Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, By applying the beam forming technology of BE.
3224
- 使用matlab实现智能预测控制算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，车牌识别定位程序的部分功能。- Use matlab intelligent predictive control algorithm, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Part of the license plate recognition locator feature.
sngji
- 光纤无线通信系统中传输性能的研究，车牌识别定位程序的部分功能，高斯白噪声的生成程序。- Fiber Transmission wireless communication system performance, Part of the license plate recognition locator feature, Gaussian white noise generator.
pui_pu53
- 基于分段非线性权重值的Pso算法，车牌识别定位程序的部分功能，包含收发两个客户端程序。- Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Part of the license plate recognition locator feature, Transceiver contains two client programs.
qansai-V3.6
- 可以动态调节运行环境的参数，车牌识别定位程序的部分功能，是信号处理的基础。- Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, Part of the license plate recognition locator feature, Is the basis of the signal processing.
DSP2017.6.8
- .通过图像与 sobel 算子的二维卷积，获得 lenna.tif 和 car.jpg 水平和垂直方向边缘。 2.通过图像与 Prewitt 算子的二维卷积，获得 lenna.tif 和 car.jpg 水平和垂直方向边缘。 3.进一步处理图像，定位出车牌位置。 二(License plate recognition after two-dimensional convolution removal)
renlian
- 能够将人脸识别并定位，选取后生成并显示。还有一些可作为图片处理实例的程序供初学者参考。(It can identify and locate the face, select and display it.There are also some programs that can be used as pictures to process examples for beginners.)
基于阈值分割的车牌定位识别MatLab实现
- 本设计基于阈值分割的方法实现车牌号码的定位与识别。利用Matlab仿真平台给出仿真例程及结果。(This design realizes the location and recognition of license plate number based on threshold segmentation method. The simulation routine and results are given by using the simulation platform of matlab.
人物定位、特征提取、识别
- 该程序的主要功能就是识别图片中的人物特征，对图片进行去噪，对遮挡人物的障碍物进行去除，人物放大，特征提取，识别，从而达到目的。
Desktop
- 用matlab实现车牌试别，包括定位、分割和字符识别，识别方法是神经网络。(Using MATLAB to realize license plate classification, including location, segmentation and character recognition. The recognition method is neural network.)
MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI]
- 该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易
MATLAB火焰烟雾检测[基于颜色，注释详细]
- 此课题在MATLAB基于颜色进行火焰或者烟雾的检测,先定位出火焰或者烟雾的位置,然后进行识别(This topic in Matlab based on color detection of flame or smoke, first locate the location of flame or smoke, and then identify)