基于Labview心电信号的采集与分析系统

包括详细讲解与源代码，目的是将一幅图像中的数字识别出来，图像中数字有一定的倾斜角度，且各个部分光照不均，数字大体分布位置相同。作者根据图像的这些性质，对图像进行分析，写出了识别数字的一个算法，该算法先对图像进行尺度变换，将倾斜的图像正立，同时提取图像中的数字部分，再对数字进行特征的提取，最后确定所识别的是哪一个具体数字。在识别过程中，由于数字的特征不同，识别难度也不同，因此识别时有顺序区别，遵循先识别较难识别的数字，再识别简单的，并不是严格按照从0到9的顺序。对于题目材料中所给的6幅图像能进行准确的识别，作者再将材料中的某些图像稍加改动后，仍能识别，识别效果较好。

在直角坐标系下进行常规潮流计算含有数据文件及数据文件说明

对视频中行人的检测算法，对图像的预处理，运动目标的是识别，跟踪

ESP8266 WiFi库文件，解决arduino编写代码编译报错的问题

作者详细编写的基于Labview的虚拟示波器设计程序，程序编写很规范，还包括一篇根据编写程序写的论文，论文详细阐述了利用Labview编写虚拟示波器的过程，图文并茂，很有学习和参考价值。

采用51单片机作为主控制器，通讯方式为485总线，通讯协议为Modbus，波特率为9600，8位数据，1个停止位，无校验位； 本程序作为从机部分编写的；

【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

，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。

这是我本科毕业设计里面的一部分，不过这部分对本科生可能有点难度，可以试试。

用于图像增强的几种直方图均衡化算法的Matlab实现，包括RMSHE和MMBEBHE，Histogram and Local Histogram Equalization。