cov_1d

毕业论文-数字滤波器设计 （详细讲解各种滤波器）(Thesis- digital filter design (explained in detail the various filters))

heat conversion and fare calculator for simulink

这个例子将产生并显示pi/2 DQFSK系统中的一些重要信号，仿真这个系统并产生图形输出的MATLAB程序在文件夹中给出。在MATLAB的命令提示符下输入程序名c8-pi4derno后，会绷现一个菜单，用户可通过这个菜单选择以下七个选项中的一个（产生一个图形后，击空格键会显示菜单以便作另一个选择） 1.滤波前的pi/4 DQPSK信号星座图 2.滤波前的pi/4 DQPSK眼图- 3.滤波后的pi/4 DQPSK信号星座图 4.滤波后的pi/4 DQPSK眼图 5.滤波前的同相和正交信号 6.滤波后的同相和正交信号 7.退出程序(返回MATLAB命令提示符) 读者应该仔细研究文件夹中的内容，因为它阐明了很多常见的后处理过程，而且，产生各种图形的代码可用于其他仿真程序的后处理器。 (It is very difficult to describe the MATLAB procedure in english.)

一个介绍MATLAB符号数学工具箱的 PDF 文件(1 Introduction MATLAB symbolic math toolbox of PDF files)

说明：  摄像机标定算法的MATLAB语言实现，通过MATLAB实现对摄像机的标定(Camera calibration algorithm of the MATLAB language, through the MATLAB camera calibration to achieve)

Image-Descriptions-for-Browsing-and-Retrieval.rar 纹理分析的好文章(Image-Description-for-Browsing-and- Retrieval.rar texture analysis in good)

潮流计算的好程序，c++，潮流计算的好程序，c++(Good program flow calculation, c++)

说明：  用matlab实现fir低通滤波器，还有在simulink仿真(The f.i.r low-pass filter is implemented by matlab and simulated in simulink.)

本人提供的是利用MATLAB语言设计FIR滤波器的源代码(I provided is the use of MATLAB language design FIR filter source code)

　计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸 特征提取方法。(Computer Face Recognition Technology (Face Reocgnition) on the use of computer analysis of facial image, to extract the valid identification information used to identify the status of a technology. [1] that is known to standardize treatment of face, through a method and a database of face samples for matching, search library, the corresponding face and the face-related information. Automatic face recognition system has two main technical aspects, first, face location, that is, from the input image to find the location of the face there, the faces will be split out from the background, the second is, the standard features of face images extraction and recognition. Described in this paper PCA (Eigenfaces) method is a common facial feature extraction method.)