基于MFC OpenCV条码识别

Simulink教程大全，教会你如何使用simulink建模及仿真

通过Matlab模拟了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷，即使运动目标做加 速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度1802009,45(27)Computer Engineering and Applicationsg4△n=|k+1-1h+110802641033448080140260ak+=y·ak++1-y·a23625652902602892500≤ay≤13562567420246119848024048223647ghgk+1°532236541234345、61058123258323262Camshift500220M0-18025017005010015020025030050100150200250300b0。1=0.8、y=0.8shiftshiftgA8k[1 Collins R T Lipton A J. Introduction to the special section onvideo surveillance[J].IEEE Trans on Pattern Anaysis and Machine0Intelligence 2000 228 745-746[2 Hu Weiming Xiao Xuejuan Tan Tieniu Traffic accident predictionehicle tracking and traportation System 2003 11 220-223 Boyle M.The effects of capture conditions on the CAMSHiFT facetracker[R Alberta Canada Department of Computer Science Univer-sity of Calgary 20012007111991-19935] Murat T Digital video processing[M][SI. Prentice Ilall Inc 199694-956 Collins Lipton Kanade et al A system for video surveillance and monitoring VSAM final report Technical Report CMU2RI2TR200212[R]CamshiftRobotics Institute Carnegie Mellon University 2000o1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

Hopfield神经网络解决 TSP问题 利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大) 的变量组合问题。将Hopfield 网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态。这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。

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STM32控制BQ76940的BMS的保护部分源代码C程序，底层用的是TI的例程IIC通讯，初始化部分大家自己设置好就应该可以用的。

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【实例简介】PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的，里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码，需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)

QPSK基本的调制解调MATLAB仿真，再无编码条件下，实行简单的调制解调，仿真结果有调制前的信号图，调制后的信号图，以及误码率