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拉普拉斯算子用于图像锐化处理.doc

【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

SAR雷达回波仿真matlab。点目标阵的回波仿真。

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使用FFmpeg + SoundTouch 实现语音的变速变调。压缩包中有两个V岁2013的Project，SoundTouch编译结果为静态链接库；wav_sound需要使用SoundTouch的编译库，另外还需要根据自己的环境自行配置FFmpeg3.1的环境。

现代控制理论课件，详细的介绍了现代控制理论的相关知识点§1.1现代控制理论的形成和发展、经典控制理论的形成与发展18世纪初19世纪20世纪40年代萌芽发展形成阶段阶段体系Northeastern University球止又于1、萌芽阶段随着科学技术与工业生产的发展,到十八世纪,自动控制技术逐渐应用到现代工业中。其中最卓越的代表是瓦特( J. Watt)发明的蒸汽机离心调速器,加速了第一次工业革命的步伐瓦特Northeastern University球止又于2、发展阶段1868年马克斯韦尔(J.C. Maxwel1)解决了蒸汽索机调速系统中出现的剧烈振荡的不稳定问题,提出了简单的稳定性代数判据马克斯韦尔(JC. Maxwe11)Northeastern University球止又于3、形成体系阶段1895年劳斯( Routh)与赫尔维茨( Hurwitz)把与克斯韦尔的思想扩展到高阶微分方程描述的更复杂的系统中,各自提出了两个著名的稳定性判据一劳斯判据和赫尔维茨判据。基本上满足了二十世纪初期控制赫尔维茨( Hurwitz)工程师的雷要Northeastern University由于第二次世界大战需要控制系统具有准确跟踪与补偿能力,1932年奈奎斯特(H. Nyquist)提出了频域内研究系统的频率响应法,为具有高质量的动态品质和静态准确度的军用控制系统提供了所需的分析⊥具。奈奎斯特Northeastern University4、经典控制理论的特点和局限性(1)以SIS0线性定常系统为研究对象(2)以拉氏变换为工具,以传递函数为基础在频率城中分析与设计(3)难以有效地应用于时变系统、多变量系统(4)难以有效地应用于非线性系统Northeastern University二、现代控制理论的形成与发展20世纪50年代60~80年代80年代后萌芽发展形成阶段阶段体系Northeastern University1.五十年代后期,贝尔曼( Bellman)等人提出了状态分析法;在1957年提出了动态规划。2.1959年卡尔曼( Kalman)和布西创建了卡尔曼滤波理论;1960年在控制系统的研究中成功地应用了状态空间法,并提出了可控性和可观测性的新概卡Northeastern University

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