H265编码分析工具(Elecard.HEVC.Analyzer)

外界环境一定的条件下，光伏电池输出的电流与电压不是线性的，并且功率特性曲线显示，光伏电池存在一个最大输出功率（）的工作点，光伏电池应尽可能地工作在最大功率点处以提高光伏系统的效率。实际情况光照强度、温度一直处于不断变化中，最大功率点跟踪就是通过一定的控制装置和策略，调节等效输入阻抗，使电池获取最大可能的输出功率

这是一个采用MATLAB编写的MDP方法的工具箱，能很好的运行，可做试验工具

《先进PID控制MATLAB仿真》(第2版)从MATLAB仿真角度系统地介绍了PID控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。全书共分10章，包括连续系统和离散系统的PID控制；常用数字PID控制；专家PID和模糊PID控制；神经PID控制；遗传算法PID控制；多变量解耦PID控制；几种先进的PID控制；灰色PID控制；伺服系统PID控制；PID实时控制等内容。每种方法都通过MATLAB仿真程序进行了说明，所有仿真程序均存储在光盘中，读者可以直接调用。《先进PID控制MATLAB仿真》(第2版)各部分内容既相互联

WIFI智能插座设计，APP控制（原理图、PCB、MCU源码、APP源码

在matlab环境下综合m文件和仿真库simulink实现伪随机m序列的产生，也可进行扩展。

VC项目中实现读写XML文件，包中有两个工程启动文件--VC6的.dsp和VS2010的.sln文件。代码中注释详细，包中另附“xml学习笔记.txt”文档，总结了针对xml读写操作的常用函数。

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

有界面，主要是利用matlab里的自带函数完成了一个简单的小波压缩实例。界面很完整，可直接运行！

主要使用C++ 代码编写 ，仅仅使用了opencv的读入图片和保存图片功能，代码非常优化，易读懂，双边滤波是计算机视觉领域必不可少的技术，最经典的技术，此代码能共助你100%理解双边滤波器的工作原理。

Matlab车牌识别系统含GUI界面,带语音功能，untitled.fig为主函数