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简单易懂，初学者可快速学会SNAP的数据预处理操作。从数据的读取到数据的预处理步骤详细有说明。对于哨兵数据的处理SNAP是一个很好的处理工具，大致内容介绍有Calibration（校准，标度）Speckle Filtering（几何配准，相干斑滤波）Terrain Correction（地形辐射校正）Mosaicking（拼接、镶嵌）Polarimetry（偏振测定）Interferometry（干涉量度分析法）Classification(分类)

Spartan-6原理图设计指南

实现base64格式的amr音频文件在android微信内置浏览器的播放

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创建BP神经网络，然后拟合二元一次函数图像，并计算函数平均值、误差等。

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图像处理结果所需评价指标，matlab源代码，包括图像的熵，互信息，离散度，空间散度，自相关系数，梯度等等评价指标，评价指标完善。

QR法求解特征值特征向量(MATLAB)课程设计,已经调试成功，里面有4份不同的课设

【实例简介】一、图像 1、调整：色彩平衡、亮度、对比度、色调/饱和度、Gamma矫正、阈值、灰度、负像、伪彩色、轮换通道、提取通道、过滤通道、亮度映射、均衡化。 2、平移 3、尺寸 4、裁剪 5、旋转：90CW，90CCW，任意角度、水平翻转、垂直翻转、转置 6、倾斜 7、修整 8、直方图 二、特效滤镜 1、模糊：平滑、高斯模糊、运动模糊、径向模糊 2、锐化：锐化、加强锐化、自由锐化、钝化蒙板 3、浮雕：调和浮雕、八方向浮雕、灰色浮雕、彩色浮雕 4、杂点：新增杂点、雪花杂点 5、艺术：剪纸、素描、连环画、碧绿、棕褐、染色、冰冻、熔铸、暗调、对调、怪调 6、扭曲：挤压、球面、漩涡、波浪、摩尔纹 7、风格化：扩散、查找边缘、照亮边缘、灯光、马赛克、油画、曝光 8、其它：自定义、图像融合、魔术图、去红眼、艺术字符 三、科研应用 1、代数运算：加、减、乘、除、平均、求异、Max、Min 2、逻辑运算：与、或、非、异 3、图像分割：自适应阈值、面积测量、周长测量、消除小区域、边缘提取、轮廓跟踪、图像投影 4、形态学：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、细化、粗化 5、滤波器：均值滤波、平滑滤波、中值滤波、十字型滤波、最大值滤波、最小值滤波 6、边缘检测：Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Gauss-Laplacian、水平检测、垂直检测、边缘增强、边缘均衡化、自定义模板检测