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C#数据库系统开发案例精选(书后光盘) 第二部分

SURF算法实现特征点的提取与匹配，带有图片，matlab代码，可以立即运行，效果很好。

NSST变换，可用于图像融合，分割等方面

基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计，附带例子（MATLAB）

【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真（含matlab源程序第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义;然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题;接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成;最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。1.1研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐淅对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,这一领域除了它的重大理论价值外,也极具实用价值。在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的,因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情,而让机器来实现却很难,如人脸图像的识别,语音识别,自然语言理解等。如果能够丿发出具有像人类一样的机器识别机制,就能够逐步地了解人类是如何存储信息,并进行处理的,从而最终了解人类的思维机制。同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。现在已有实用的计算机自动指纹识别系统面世,并在安检等部门得到应用,但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性,因为它取样方便,可以不接触目标就进行识别,从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等。使得同一个人,在不同的坏境下拍摄所得到的人脸图像不同,有时更会有很大的差别,给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别,也就更具有挑战性。国外对于人脸图像识别的研究较早,现己有实用系统面世,只是对于成像条件要求较苛刻,应用范围也就较窄,国内也有许多科研机构从事这方而的研究,并已取得许多成果。12人脸图像识别的应用前景人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外,还其有许多潜在的应用前景,利用人脸图像来进行身份验证,可以不与目标相接触就取得样本图像,而其它的身份验证手段,如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木,在某些场合,这些识别手段就会有不便之处。就从目前和将米米看,可以预测到人脸图像识别将具有)阔的应用前景,如表1-1中所列举就是其中已经实现或逐步完善的应用。表1-1人脸识别的应用应用优点存在问题信信用卡、汽车图像摄取可控需要建立庞大的驾照、护照以及个人图像分割可控数据库身份验证等图像质量好嫌疑犯照片匹配图像质量不统潜在的巨大图像多幅图像可用库互联网应用视频信息价值高存在虚假多人参与银行/储蓄安全监控效果好图像分割不可控图像质量较差人群监测图像质量高图像分割自由可利用摄像图像图像质量低、实时性13本文研究的问题本文介绍了人脸图像识别中所应用 MATLAB对图像进行预处理,应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用 matlab图像处理功能,对某一特定的人脸图像处理,进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础,利用 MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统,将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中,并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判其中涉及到图像的选取,脸部定位,特征提取,图像处理和识别几个过程。1.4识别系统构成人类似乎具有“与生俱米”的人脸识別能力,赋予计算机同样的能力是人类的梦想之一,这就是所谓的“人脸识别”系统。假设我们把照相机、摄像头、扫描仪等看作计算机的“眼睛”,数字图像可以看作计算机观察到的“影像”,那么AFR赋予计算机根据其所“看到”的人脸图片来判断人物身份的能力。广义的讲,自动人脸识别系统具有如图1.1所示的一般框架并完成相应功能的任务。www.docin.com人脸图像获取人检特征提取人脸识别图1.1人脸识别系统一般框架(1)人脸图像的获取一般来说,图像的获取都是通过摄像头摄取,但摄取的图像可以是真人,也可以是人脸的图片或者为了相对简单,可以不考虑通过摄像头来摄取头像,而是直接给定要识别的图像。(2)人脸的检测人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸,给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小等信息。而人脸跟踪则需要进一步输出所检测到的人脸位置、大小等状态随时间的连续变化情况(3)特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确定人脸图像中显著特征点的位置(如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官),同时还可以得到这些器官及其面部轮廓的形状信息的描述。根据人脸特征点检测与标定的结果,通过某些运算得到人脸特征的描述(这些特征包括:全局特征和局部特征,显式特征和统计特征等)(4)基于人脸图像比对的身份识别In. com即人脸识别( Face Identification)问题。通过将输入人脸图像与人脸数据库中的所有已知原型人脸图像计算相似度并对其排序来给出输入人脸的身份信息。这包括两类识别问题:一类是闭集( Close set)人脸识别问题,即假定输入的人脸一定是人脸库中的某个个体;另类是开集( Open Set识别,即首先要对输入人脸是否在已知人脸库中做出判断,如果是,则给出其身份。(5)基于人脸图像比对的身份验证即人臉确认( Face Verification)问题。系统在输入人臉图像的同时输入一个用户宣称的该人脸的身份信息,系统要对该输入人脸图像的身份与宣称的身份是否相符作出判断。15论文的内容及组织第二章主要介绍人脸识别系统中所用到的仿真软件 Matlab,介绍了在人脸图像识别过程中所需要的图像处理技术,包括:一些基本操作、格式转换、图像增强等。并做了一个 Matlab图像处理功能的实例第三章主要始涉三个方面:首先是对人脸识别系统的构成做详细论述;其次就是对人脸识别过程中的关键环节人脸检测、特征提取和图像预处埋做详细介绍;最后就是 Matlab在人脸识别系统中的具体应用,即人脸图像识别的具体技术,并用 Matlab进行仿真试验并得到结果。第四章是对人脸图像识别体系构架的设计,并给出了人脸识别用到的理论知识即直方图差异对比,并编写 matlab代码实现人脸图像识别。第五章总结了全文的工作并对以后的需要进一步研究的问题进行了展望。第二章图像处理的 Matlab实现21 Matlab简介H Math Work公司开发的 Matlab语言语法限制不严格,程序设计自由度大程序的可移植性好。 Matlab还推出了功能强大的适应于图像分析和处理的工具箱常用的有图像处理工具箱、小波分析工具箱及数字信号处理工具箱。利用这些工具箱我们可以很方便的从各个方面对图像的性质进行深入的研究。 Matlab图像处理工具箱支持索弓图像、RGB图像、灰度图像、二进制图像并能操作.bmp、jg、tif等多种图像格式文件。22数字图像处理及过程n豆丁图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论方法和技术称为数字图像处理。数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效工具。数字图像处理主要包括图像变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像识别以及图像理解等内容。221图像处理的基本操作读取和显示图像可以通过 imrad和 ishow来实现;图像的输出用 imwrite0函数就可以很方便的把图像输出到硬盘上;另外还可以用 incrop、 imriEκeO、 imrotateO等来实现图像的裁剪、缩放和旋转等功能。222图像类型的转换Matlab支持多种图像类型,但在某些图像操作中,对图像的类型有要求,所以要涉及到对图像类型进行转换。 Matlab7.0图像处理工具箱为我们提供了不同图像类型相互转换的大量函数,如mat2 gray函数可以将矩阵转换为灰度图像,rgb2 gray转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像。在类型转换的时候,我们还经常遇到数据类型不匹配的情况针对这种情况, Matlab7.0工具箱中,也给我们提供了各种数据类型之间的转换函数,如 double(就是把数据转换为双精度类型的函数。223图像增强图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度和工艺的适应性,以及便于人与计算机的分析和处理,以满足图像复制或再现的要求。图像增强的方法分为空域法和频域法两大类,空域法主要是对图像中的各个像紊点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作,并修改变换后的系数,如傅立叶变换、DCT变换等的系数然后再进行反变换,便可得到处理后的图像。下面以空域增强法的几种方法加以说明。(1).灰度变换增强有多种方法可以实现图像的灰度变换,其中最常用的就是直方图

An introduction to stochastic processes through the use of RIntroduction to Stochastic Processes with R is an accessible and well-balanced presentation of the theory of stochastic processes, with an emphasis on real-world applications of probability theory in the natural and social sciences. The uINTRODUCTIONTO STOCHASTICPROCESSES WITH RINTRODUCTIONTO STOCHASTICPROCESSES WITH RROBERT P DOBROWWILEYCopyright o 2016 by John Wiley Sons, Inc. All rights reservedPublished by John Wiley Sons, Inc, Hoboken, New JerseyPublished simultaneously in CanadaNo part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form orby any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, scanning, or otherwise, except aspermitted under Section 107 or 108 of the 1976 United States Copyright Act, without either the priorwritten permission of the Publisher, or authorization through payment of the appropriate per-copy fee tothe Copyright Clearance Center, Inc, 222 Rosewood Drive, Danvers, MA,(978)750-8400, fax978)750-4470,oronthewebatwww.copyright.comRequeststothePublisherforpermissionshouldbe addressed to the Permissions Department, John Wiley sons, Inc, lll River Street, Hoboken, NJ07030,(201)748-6011,fax(201)748-6008,oronlineathttp://www.wiley.com/go/permissionsLimit of liability/ Disclaimer of warranty While the publisher and author have used their best efforts inpreparing this book, they make no representations or warranties with respect to the accuracy orcompleteness of the contents of this book and specifically disclaim any implied warranties ofmerchantability or fitness for a particular purpose. No warranty may be created or extended by salesrepresentatives or written sales materials. The advice and strategies contained herein may not be suitablefor your situation. You should consult with a professional where appropriate. Neither the publisher norauthor shall be liable for any loss of profit or any other commercial damages, including but not limited tospecial, incidental, consequential, or other damagesFor general information on our other products and services or for technical support, please contact ourCustomer Care Department within the United States at(800)762-2974, outside the United States at(317)572-3993 or fax(317)572-4002Wiley also publishes its books in a variety of electronic formats. Some content that appears in print maynot be available in electronic formats. For more information about Wiley products, visit our web site atwww.wiley.comLibrary of Congress Cataloging-in-Publication Data:Dobrow. Robert p. authorIntroduction to stochastic processes with r/ Robert P. Dobrowpages cmIncludes bibliographical references and indexISBN978-1-118-74065-1( cloth)1. Stochastic processes. 2. R( Computer program language)I. TitleQC20.7.S8D6320165192′302855133-dc232015032706Set in 10/12pt, Times-Roman by SPi Global, Chennai, IndiaPrinted in the united states of america1098765432112016To my familyCONTENTSPrefaceAcknowledgmentsList of Symbols and Notationabout the companion Website1 Introduction and review1.1 Deterministic and stochastic models. 11. 2 What is a Stochastic Process? 61. 3 Monte Carlo Simulation. 91.4 Conditional Probability, 101. 5 Conditional Expectation, 18Exercises. 342 Markov Chains: First Steps402.1 Introduction. 402.2 Markov Chain Cornucopia, 422.3 Basic Computations, 522. 4 Long-Term behavior-the Numerical evidence, 592.5 Simulation. 652.6 Mathematical Induction*. 68Exercises. 70CONTENTS3 Markov Chains for the long term763.1 Limiting Distrib763.2 Stationary Distribution, 803.3 Can you find the way to state a? 943.4 Irreducible markov Chains. 1033.5 Periodicity, 1063.6 Ergodic Markov Chains, 1093.7 Time Reversibility, 1143.8 Absorbing Chains, 1199 Regeneration and the strong markov property 1333.10 Proofs of limit Theorems*, 135Exercises. 1444 Branching processes1584.1 Introduction. 1584.2 Mean Generation Size. 1604.3 Probability Generating Functions, 1644.4 Extinction is Forever. 168Exercises. 1755 Markov Chain Monte Carlo1815.1 Introduction. 1815.2 Metropolis-Hastings Algorithm, 1875.3 Gibbs Sampler, 1975.4 Perfect Sampling*, 20.55.5 Rate of Convergence: the Eigenvalue Connection*, 2105.6 Card Shuffing and Total Variation Distance. 212Exercises. 2196 Poisson process2236.1 Introduction. 2236.2 Arrival. Interarrival Times. 2276.3 Infinitesimal Probabilities. 2346.4 Thinning, Superposition, 2386.5 Uniform Distribution. 2436.6 Spatial Poisson Process, 2496.7 Nonhomogeneous Poisson Process. 2536.8 Parting Paradox, 255Exercises. 2587 Continuous- Time markov Chains2657.1 Introduction. 265

有MFC做的简单的仓库管理系统，ODBC连接ACCESS，要用其它的数据库可以自己更改

基于51单片机的电子秤原理图、、主程序流程图

利用数字信号处理器TMS320F240产生基于恒压频比控制的对称SVPWM调制波形。第23卷第4李等:基于ISP的恒压频比掉制 SVPWM方式的饼究和实现69平衡,引起较大的电流谐波4方法一软作编写较复杂但儿始三相电流平衡,电流谐波较小,响DSP的强大处理能力及运行速度能实现复杂时算法和具有良好的实时性,某于上述根据1le和电北的速度汗6考虑因此本文采用力法实现 SVPWM波形的产生。3基于TMS320240的SPwM波形的产根拈江,的角用亡所有内象压生本文采用TI公司专为电机控制而推出的一种定点数舶腴躯到案菠,出≤n(Th[A)eo5(l字信号处坦器TMS32F240,产生恒压频比制下SⅤPwM波形计銲mr门d-相分量事件管理模块是整个控制系统的关键,首先更对它进;算山n,亡约过行正确的配置。本系统选取丛HWM的截波频率为1∠kHz处区时间为32us,与 SVPWM波形产生相关的EV(事件管算I1,21的玫值弹)模块的初始化如图6所示m的据值是根据电机的u/∫曲线来确定,采用∫的指令值求出vn的幅值am的相根据un所在的区,裁全较打图位变化2可由定时器T:的定时周期T(TwmM)和电机角速度a1求出。根据角判断m所在的象限,为减少所占据的程序存储空问,只配备0~90的正弦函数表找出9角在第一象限的对应角度,并求解出x的dq轴分量和图7SHWM生成子彩序凉程图L。根据式(4)求解T1,T2,其中U1∠、U2分别为主辋矢4结论量的d轴分量,L1、21为主辅矢量的q轴分量。uU图8为本文实验时输出的 SVPWM词制波(调制波为TPWMl Ud Ua]=Iti t2 x(4)3OHZ,酸波为12kz)经滤波后所得波形可以看出,SVP则T0=Trw“T1“T2,根据vm所在的扇区,分别把0wM的调制波相当于在原正弦波上叠加了一个三次谐波25Tc,0.25T0+0.571,0.25T+0,5T1+0.572装载CM和准优化PWM有异曲冋工之处,其实质也是一种带谐波注入的调制方法PR1CMPR2、CMPR3。初始化比较控制寄存器 COMCON1、SCM321=11,输出为PW牒式FCOMIPCE=1,金比铰輪出使舱ACTRLO10=00,下激时重装载A4、D1000下设时重装戴CMPR5、比按使能 CENAELE初始化全比较动作控制寄存器ACTR设意引脚输出授性(1、3、5为低有效,2、4、6有效医8SⅤPWM调铜波始化死区控制寄存舞 DErCO、使鹿死区足时器PB3:j=111参考文献改置死区定时器的预定标因于 DBTPS:0=1设置死区时间DBr70=目,本系统设置死区时间为32s11 BROECK H W, Analysis and Realization of a pulsewidth mocu[J IEEE TrA初始化通用定时器1的挖制寄存器TON198,24(1):142~150设置计数擲式为连续增、减Tmod21:0=10!2]王研,杜军红,陶佧宜,等基于LP的空间电压矢量法的研究[J]电机与控制学报,200,2:98调制频半设为K出(Te=83),因此设置T】PR=34h「3韩安太,峙飞黄海LSP控剖器原理及其在运奷控制系统中的应用M]北京:清华大学出版社,2003「4.王潞刚基于DP的异步电动机 SVPWM系统研究[D],东工业大学硕二沦文,2002图6与 SVPWM生成相关的EV初始化r5 Spacc-Vcctor PWM wita TMS320C24X/F24x Using lardand ssedR]. TI I产生SⅥwM波形的子程序流程图如图7所示。March 199916] Using Coustant V H Principle Space Vector PWM Techor Ac InsteonⅣ otor cth’C240R]T!i

，呕心沥血，公司任务要求我编写。包括认识PostMan，PostMan 发送API请求，PostMan 集合操作，PostMan脚本编写，PostMan生成Api文档操作，PostMan Mock使用。本来想设10分的，后来说声算了，都是为了开发，就共享使用吧。1分。