一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法

【实例简介】matlab中simulink进行数学建模时，采用s函数能对复杂模型对象中的状态关系进行灵活描述，s函数的编写需要遵循特的格式。自己找到的编写指导，供参考。

stm32cubemx st的代码生成器，安装后可以进行图形化的代码生成，项目生成！

模式识别大作业K均值算法matlab平台实现，内有iris数据用于测试一起其他相关资料。

《基于XILINX FPGA的OFDM通信系统基带设计》以无线局域网物理层标准IEEE 802．11a为实例，研究如何在FPGA上实现一个OFDM通信系统的基带收发机。《基于XILINX FPGA的OFDM通信系统基带设计》在系统地给出了收发机模块划分的基础上，对每个模块的算法和FPGA实现进行详细探讨，内容涵盖一个完整无线通信系统的绝大部分模块，包括扰码、编码、交织、OFDM调制／解调、帧同步、频偏校正、符号同步、采样时钟同步、信道均衡、viterbi解码等。《基于XILINX FPGA的OFDM通信系统基带设计》所有模块均在Xilinx公司大学计划Spartan一3E Starter Ki

SLIC超像素分割matlab代码

PB大众医院门诊收费系统。本人为了学习PB，特花10元购买而来的源码，特此分享给爱好PB的同行。无解压密码。

HTTP 测试工具 restclient-ui-3.2.2，可以模拟HTTP请求进行测试，可以设置content type 等

车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228

16QAM matlab/simulink仿真,详细的搭建了qam仿真框图，更加便于了解qam的工作方式

基于SAD算法的图像处理，图像的最小值与最大值