KFCS_new

Z源逆变器开路三相SVPWM调制，注入了三次谐波分量。(Open-circuit Three-phase SVPWM Modulation of Z-source Inverter)

实现数字图像的灰度范围的线性拉伸，对变换结果进行必要的分析，画出灰度变换曲线图，以另一个文件名形式保存灰度变换后的图像。(Achieve linear range of the gray range of digital images)

antenna dipole of 3d antenna

说明：  对一副已经给出的图像进行中值滤波处理，利用罗伯特算子、索伯尔算子、canny算子、拉普拉斯算子，分别进行边缘检测。 具体见说明文档。(A given image is processed by median filter. Robert operator, Sobel operator, Canny operator and Laplace operator are used for edge detection. See the instruction document for details.)

IDL计算影像均值、标准差、偏差指数、信息熵、平均梯度、光谱扭曲程度、相关系数的小程序。(average gradient, correlation coefficient, entropy, cross entropy, joint entropy, mean square error and mutual information, signal to noise ratio, peak signal to noise ratio, )

AutoCAD 以其通用的格式、完善的图形绘制功能及强大的图形编辑功能在各行业计算机辅助设计方面发挥着举足轻重的作用，对其进行二次开发能以更高精度、速度的进行计算机辅助设计，提高工作效率。如今 AutoCAD 支持的二次开发语言比较丰富，不管在哪种开发语言下对其进行二次开发 AutoCAD 的运行原理、程序设计的方法及开发思路是不变的。综合各种开发语言的性能、功能、开发周期、开发难度以及未来的趋势得出结论：在.NET(C#)环境下对其进行二次开发最为合适。本书力求循序渐进、由浅入深，详细介绍 AutoCAD 二次开发原理与技术。以.NET(C#)环境下二次开发为主线，并介绍.NET(C#)调用 ObjectARX(C )程序的方法，从而实现在 C#环境中构建程序框架(易于实现与修改)，必要的时候在 C 环境中实现复杂或目前未托管的程序功能。融入 C 程序让.NET(C#)开发即便捷高效又功能强大。本书在详细的介绍 AutoCAD 基本对象及功能实现的同时结合丰富的开发实例以拓展开发的思路、指导实践开发的过程。本书内容安排如下：第一章“概述” 主要介绍 AutoCAD 软件的功能用途以及开发环境。第二章“AutoCAD 操作应用” 简单介绍软件的应用操作。第三章“程序设计基础” 主要介绍程序设计的基础。第四章“数据库基础” 主要介绍数据库相关的基础知识。第五章 “AutoCAD.NET 开发” 主要介绍 AutoCAD.NET APIs 及 AutoCAD 开发的基本方法与过程。第六章“开发实例” 详细介绍 AutoCAD 的开发过程以及开发思路。本书版权属于数字建筑网(http://www.BimCad.org)站长李冠亿所有。

Reversible data hiding in images

读取avi视频，并进行帧间差分法运算，检测运动目标(Read the avi video, and make inter-frame difference method for computing, moving target detection)

基于低频融合算法和小波变换编写的图像融合Matlab程序，包含了基本的小波图像分解与重构程序。(Fusion algorithm based on the low-frequency and wavelet transform image fusion prepared Matlab procedures, including the basic wavelet image decomposition and reconstruction process.)

局部二进制模式，LBP，是已被用于纹理特征的一个 分类。在本文中，提出了一种基于使用这些功能的方法 检测缺陷图案的面料。在培训阶段，在第一个步骤LBP算子是 施加到无缺陷织物样品，逐个象素和参考的所有的行（列） 特征矢量的计算。那么这个图像被分为Windows和LBP算子是 应用这些窗口的每一行（列）。根据与参考比较 特征向量一个合适的阈值，无缺陷的窗户被发现。在检测阶段中，一个 测试图像被划分成的窗户，并使用阈值时，有缺陷的窗口可以 检测到。该方法简单，灰度不变。由于其简单性， 线上实现是可能的。(Local Binary Patterns, LBP, is one of the features which has been used for texture classification. In this paper, a method based on using these features is proposed for detecting defects in patterned fabrics. In the training stage, at first step LBP operator is applied to all rows (columns) of a defect free fabric sample, pixel by pixel, and the reference feature vector is computed. Then this image is divided into windows and LBP operator is applied to each row (column) of these windows. Based on comparison with the reference feature vector a suitable threshold for defect free windows is found. In the detection stage, a test image is divided into windows and using the threshold, defective windows can be detected. The proposed method is simple and gray scale invariant. Because of its simplicity, online implementation is possible as well. )