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基于JAVA EE入门的失物招领系统使用的非常基础的J2EE技术，新手入门可参考首页、个人中心、发布物品、申领物品、发布与申领管理、搜索查询、退出等模块 在首页模块实现了模糊查询、分类查询等功能 用户管理模块实现了登录、注册、修改、查看信息等功能 个人中心模块实现了查看、删除、修改发布物品、处理申领等功能

用matlab编写 音频中mel倒谱系数的提取

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opencv版本较老，本程序中，利用了LBP特征对人脸特征进行提取，并且利用SVM对提取的人脸特征进行训练和识别;；

本书是一本专门针对系统设计和分析实际问题提供有用、注重实效的解决方案的专业图书。其在第1版原有内容的基础上，增加了城市环境中的信号传播、信号检测、CDMA盲估计、UWB信号检测与干扰等新内容。全书系统介绍了现代通信，包括跳频、直接序列扩频、CDMA、UWB等干扰技术，给出了详细的理论分析及其仿真结果。另外，书中有大量的数学公式，但推导很少，同时省略了定理证明

正交频分复用（OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术可以出色的对抗抗多径衰落、消除码间干扰且具有极高的频谱利用率。此外它还采用了快速傅立叶变换，大大降低了收发机的实现复杂度，因此被广泛地应用于HDSL、ADSL、DAB、HDTV、WLAN等领域中。但是，目前OFDM技术还有很多关键问题没有得到有效解决，如对频偏敏感、高峰均功率比问题等，这些都限制了OFDM技术的近一步广泛应用。本论文主要围绕自适应压扩法降低峰均功率比问题展开论述，并利用matlab软件完成了仿真。主要做了以下工作：论文首先回顾OFDM发展历程，说明了该技术的优缺

EGM2008重力模型计算，比EGM96模型更精确，采用通用格式，可计算单点或多点或者一文本格式计算，转载通用。

DMDECODER二维码识别MFC工程，使用dmdecode库，可以参考一下

1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；

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