《从零开始创建uCosIII项目》中的工程源码

车牌识别 模板匹配 本文车牌识别系统主要包括了图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等四大核心部分。

LOF离群因子算法，是基于密度的用于噪声和异常数据检测的常用算法，它通过为每个数据计算异常因子，来判断该数据是否为噪声或干扰数据。

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这是毕设的程序,包括大津阈值分割,SCHARR滤波器边缘检测,ROI设置,车道检测中用HOUGH进行直线检测,多段折线模拟弯道,以及偏离点检测,及这三部分的跟踪,车辆检测为基于特征检测,采用KALMAN进行跟踪

NSGA-II matlab 遗传算法源码不错

脉冲多普勒雷达信号程序仿真,包括信号生成,MTI滤波,多普勒滤波器组滤波,恒虚警处理

codeblocks编译器的默认界面很丑，安装这15个经典主题可以美化你的编译器哦

使用LSTM预测铁路客运时间序列，代码在tensorflow 1.3上调试运行通过，解决了网络相关资源的一些坑（很多资源不是tensorflow的版本太旧就是数据与铁路客运数据不太匹配，难以直接运行测试），不需要建立train模型和test模型（被绕了半天，这种测试应该毫无必要），可对不同的超参数组合比较训练误差和学习误差！

包含simulink VehicleNetworkToolbox工具支持kvaser设备的安装包插件及安装配置说明，kvaser最新版本驱动，Kvaser与simulink通信测试demo（亲测），对实际总线上的信号上传给simulink实时仿真提供了解决思路。

介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。