数字信号处理 丁玉美

【实例简介】用myeclipse+mysql+tomcat实现。具有学生管理、管理员管理、楼层管理、缺勤记录等功能，前端用bootstrap框架实现，界面布局优美，适合做课程设计、毕业设计。

一种很好的质量评价matlab程序，只适合用于灰度图像，vif图像质量评价

【实例简介】主要包含DDS调试心得、AD9850线路图、DDA常见问题解答等等的资料 目 录 1 DDS 简介 1.1 产品简介 1.2 参考资料 2 DDS 的基本概念 2.1 DDS 概述 2.2 DDS 工作原理 2.3 DDS 有关名词解释 3 具体应用问题 3.1 DDS 没有输出，怎么办 3.2 哪些DDS 能直接用晶体提供时钟，哪些不能 3.3 Update 更新信号如何控制？ 3.4 DDS 的扫频功能如何实现 3.5 DDS 输出级滤波器如何设计 3.8 AD9910 的时钟输入需要注意什么？ 3.9 DDS 时钟输入，DAC 输出能否使用单端模式？电路该如何接？ 3.10 DDS 评估板上分别有2 个变压器或2 个巴伦（Balun）有什么用处 3.11 DDS 评估板上端接电阻为50 欧，为何变压器的参数是在75 欧标定的？ 3.12 ADT1-1WT 的原副边是否可以互换使用 3.13 如何同步多片DDS 芯片的输出 3.14 DDS 输出端DAC 为电流输出，怎么转换为电压，有什么限制 3.15 DDS 的AGND，DGND 应该怎样连接，接模拟地还是数字地 3.16 有些DDS 评估板上的MC100LVEL16 的用途是什么？ 3.17 AD7008 已经停产，有什么可以替代 3.18 如何确定DDS 寄存器的值 3.19 DDS 的评估板软件对操作系统有什么要求。 3.20 DDS 除了正弦波，还能产生别的波形么 3.21 用DDS 有什么好处 3.22 ADI 的DDS 捷变频能力为多少 3.23 有无DDS 的参考程序代码 3.24 如何使用DDS 进行幅度调制 3.25 如何用AD5930 来产生一个单频信号 3.26 为什么DDS 输出的幅度会随频率的增加而减小 3.27 DDS 输出电压的幅度如何计算 3.28 应该用什么样的仪器来调试DDS 3.29 输出杂散较大，怎么办

PD数据库由训练和测试文件组成。培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数​​字，单词和短句）。从每个语音样本中提取一组26个线性和时间 - 基于频率的特征。由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。 在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。在收集这个

codesys编程常用库函数说明包括模拟，标准库，pwm库等五个库

基于实数编码的遗传算法的matlab实现程序。

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通过研究OLSR协议及MPR技术之后，利用OPNET仿真工具在节点高速运动的环境下，对协议进行了仿真，通过网络吞吐量、路由开销、数据分组成功接收率等参数来评价MANET网络性能的指标。4820049ete delaythroughputsuccess ratethroughput120840a0.696%,40nodes success rate0.00404i inOdes success rate75kbits ls: 1000.201545751051351651800.00770 kbits s。图240个节点和100个节点的 success rateOLSR0.008Ad hoc0007Ad hoc0006b0.005Ad hoc00040003Ad hocOLSR0002r4Onodes ete delayOLSR0001100nodes ete delayAd hocOlSR00154575105135165180timeOSR图340个节点和00个节点的 etE delayOISR80000本4Ad hoc0000份6000050000I] Optimized Link State Routing Protocol T. Clausen Fr P. Jacquet.复40000Ed rfc 3626 October 20B30000Nodes throughput「2 Tanenbaum A s,Computer Netw orks(Third占20000100nodes throughputEdition),1998,27227300000[3 Christi an Hui temaRouting in the Internet0154575105135165180,199812:75-90timel s[4OpneTsimulatorhttp://www.opnetcaml图440个节点和100个节点的 throughput[5 IEEE &2 11 sandard Wireless Lan Medum Access Cont rol (MAC)(fTE. delay )and Physical I ayer(HY) perini cation June, 1997ETEETE[Ad hoc3,2001,1(1):11-14?1994-2014ChinaAcademicJournaleLectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

自适应对消滤波MATLAB实现，可以对消噪声提取有用信号