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解压后，直接用LabVIEW 8.2 打开即可内容包括1、实现了虚拟信号发生器的仿真显示。在虚拟信号发生器的图形显示窗上观察模拟输出信号的波形，有正弦波、方波、三角波。3、实现了虚拟信号发生器的模拟信号输出。①在设定频率、相位、采样频率、幅值后，输出正弦波、方波、三角波信号，并频率计测量信号频率。②滤波。选择不同的截止频率对输出信号进行滤波。

SIFT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。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

MATLAB入门教程，适合初学者。MATLAB语言主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。课程的作用在欧美各高等学校, Matlab成为线性代数、自动控制理论、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真、图像处理等诸多课程的基本教学工具,成为本科生、硕士生和博士生的必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业部门, Matlab已被广泛地用于研究和解决各种具体的工程问题。可以预见,Mab将在我国科学研究和工程应用中发挥越来越大的作用2015/9/14Application of Matlab Language3课程的目的(0 bjectives of This Course)讲授 MATLAB语言基础入门知识,介绍 MATLAB产品的体系、 MATLAB桌面工具的使用方法,重点介绍 MATLAB的数据可视化、数值计算的基本步骤以及如何使用 MATLAB语言编写整洁、高效、规范的程序。并涉及到一些具体的专业应用工具箱(如:信号处理工具箱、图像处理工具箱等)通过本课程的学习,了解、熟悉、掌握 MATLAB的基本编程方法,并具有初步的利用计算机处理、解决实际问题的能力,为进一步学习后续的专业课程做好准备本课程的特点( Features of This course)交叉性课程,是计算机技术、数学理论知识以及诸多工程理论知识的综合。实践性课程内容多,课时少,要求同学上课认真听讲,要充分利用上机实践消化、理解、掌握课上讲解内容。2015/9/14Application of Matlab Language4课程安排课堂教学:共24学时;(1-12周)上机试验:共24学时(2-13周,周二7-8节,九实401、402、403)口学习成绩1)上机实验成绩占30%2)考勤10%3)考试60%(随堂考试)。主要参考书《精通 MaTLAB6.5》张志涌等编著,北航出版,2003年《高等应用数学问题的 Matlab求解》薛定宇等著,清华大学出版社,2004年《 Matlab程序设计与应用》刘卫国主编,高等教育出版社2015/9/14Application of Matlab Language授课宗旨讲授 MATLAB的通用功能。寓教于例,由浅入深。关于科学计算,着重强调理论概念、算法和实际计算三者之间的关系。2015/9/14Application of Matlab Language第一讲 Matlab概述前言Matlab软件概述Matlab的桌面环境及入门知识2015/9/14Application of Matlab Language1 Matlab概述内容Matlab发展历史Matlab产品家族 Matlab family of product体系Matlab语言的特点。目的全面了解 Matlab软件包激发对Maab软件的学习兴趣2015/9/14Application of Matlab Language81.1 MATLAB的历史及影响70年代中期, Cleve moler博土及其同事在美国国家基金会的帮助下,开发了 LINPACK和EⅠ SPACK的 FORTRAN语言子程序库,这两个程序库代表了当时矩阵运算的最高水平。到了70年代后期,身为美国新墨西哥州大学计算机系系主任的 Cleve moler,在给学生上线性代数课时,为了让学生能使用这两个子程序库,同时又不用在编程上花费过多的时间,开始着手用 FORTRAN语言为学生编写使用Cleve molerLINPACK和 EISPACK的接口程序,他将这个程序取名为MATLAB,其名称是由 MATrix和 LABoratory(矩阵实验室)两个单词的前三个字母所合成。在1978年, Malab就面世了。这个程序获得了很大的成功,受到了学生的广泛欢迎。在以后的几年里, Matlab在多所大学里作为教学辅助软件使用,并作为面向大众的免费软件广为流传。2015/9/14Application of Matlab Language将 MATLAB商品化的不是 Cleve moler,而是一个名叫 Jack little的人。当免费的 MATLAB软件到 Stanford大学, Jack little正在该校主修控制,便接触到了当时 MATLAB,直觉告诉他,这是一个具有巨大发展潜力的软件。因此他在毕业沒多久,就开始用C语言重新编写了 MATLAB的核心。在 Moler的协助下,于1984年成立 MathWorks公司,首次推出 MATLAB商用版。在其商用版推出的初期, MATLAB就以其优秀的品质(高效的数据计算能力和开Jack little放的体系结构)占据了大部分数学计算软件的市场,原来应用于控制领域里的一些封闭式数学计算软件包(如英国的UMST、瑞典的LUND和SⅠMNON、德国的 KEDDC)就纷纷被淘汰或在MATLAB上重建。2015/9/14Application of Matlab Language10

基于共空间模式的脑电信号处理，代码简短，便于使用

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一段异常行为识别的代码，可以判断出除正常行走外的其他行为，标为异常。

数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是近二十年来迅速发展起来的非参数生产前沿面模型，在生产效率测量及决策领域得到了广泛的应用。这是一款超级好用的DEA软件，能解决多种模型

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