本系统集成了OCR文字识别算法，采用自学习原理，可以学习多种光照情况下的文字，并且可以自己建立数据库，用数据的存取保存。资源较大，放在网盘中，附件中提供了链接和提取码。
上传时间： 2022-06-03
上传用户：wangshoupeng199
无线射频识别技术，简称RFID，是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，操作快捷方便。无线射频识别技术是一种新技术，在智能停车场上应用极为广泛。通过射频识别技术，可以实现一种自动的车辆辨识系统，使得车辆的停入和驶出能在一个快速的方式下处理，实现无人、安全、自动化。本文针对无线射频识别技术在智能停车场上的应用进行了详细的说明，先就智能停车场的设计思想进行系统的阐述，然后重点讨论了智能停车场的设计与实现过程中用到的相关模块：管理员的登录和注册模块、车辆具体信息查询模块、车辆的自动管理模块和其他信息模块等等。整个论文围绕基于无线射频识别技术的智能停车场如何对车辆进行管理做了大量论述。在对上述内容充分认识的基础上，本文详细介绍了如何设计这样一个系统，使得在无人情形下可以对车辆进行动态的管理，尤其是对停车场注册的车辆的停入和驶出动作的电子不停车管理。关键词：无线射频识别技术，智能停车场，车辆管理
上传时间： 2022-06-21
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第一章 RFID基础知识简介1.1 RFID的定义RFID是什么？RFID是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别，俗称电子标签。RFID其主要核心部件是一个电子标签，直径仅为2毫米不到，通过相距几厘米到几米距离内传感器发射的无线电波，可以读取电子标签内储存的信息，识别电子标签代表的物品、人和器具的身份。1.2 RFID射频识别技术的概念RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。埃森哲实验室首席科学家弗格森认为RFID是一种突破性的技术："第一，可以识别单个的非常具体的物体，而不是像条形码那样只能识别一类物体；第二，其采用无线电射频，可以透过外部材料读取数据，而条形码必须靠激光来读取信息；第三，可以同时对多个物体进行识读，而条形码只能一个一个地读。此外，储存的信息量也非常大。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：slq1234567890
stm32图像处理 （数字字符识别）在源码 基于STM32的字符识别算法程序，内涵Prewitt卷积计算提取轮廓，二值化，字符放大，字符细化，字符匹配等图像识别算法。注释详细，移植简单，只要拥有STM32开发板和OV7670摄像头即可实现。 本程序是车牌识别的入门学习实验代码，有了这个就能理解车牌识别的基本实现原理！不过略有差异！ 可以用来学习stm32练手！
上传时间： 2022-06-27
上传用户：aben
主要讲诉 线性方程组求解算法 代数插值和曲线拟合 数值积分算法 常用数字滤波 自动控制算法 数据压缩算法等
上传时间： 2022-07-26
上传用户：slq1234567890
本次毕业论文的内容主要包括两个方面：（1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法，确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理，即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得；再根据面部特征提取出人脸的大致框架，通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素，要尽可能的提高人脸识别的时间效率，提高识别率。（2）设计出GUI界面，实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数，方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息，选择想要运行的程序，实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象（Object)，主要包含读入图像，转换颜色空间，皮肤概率图像，皮肤二值化和定位五个部分，其中使用了开关按钮（ToggleButton)、静态文本框（Static Text)、坐标系（Axes)和面板（Pane1)按钮，要对其进行合理布局，注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境，注意控件的选用和参数设置，会根据设计要求对GUI界面进行布局，注意回调函数的编写，以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别，能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像，会出现漏检和错检的现象，需要进一步改进。
上传时间： 2022-07-28
上传用户：qdxqdxqdxqdx
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
这个是我找了好久才从网上下载的规范，因为国内做列车车号是别的厂家非常少，因此这个东西对有兴趣研究研究铁路上用的东西的朋友还是很有帮助的。
上传时间： 2013-06-27
上传用户：华华123
基于手姿态的人机交互是以实现自然的人机交互为研究目标，可提高计算机的可操作性，同时使计算机能够完成更加复杂的任务。而基于ARM的嵌入式系统具有功耗低、体积小、集成度高等特点，嵌入式与具体应用有机地结合在一起，具有较长的生命周期，能够根据特定的需求对软硬件进行合理剪裁。结合嵌入式技术的手姿态跟踪设备能够实时的检测出人机交互系统中人手的位置与角度等数据，并将这些数据及时反馈给计算机虚拟系统来进行人机交互，提高跟踪设备的可靠性和空间跟踪精度。 通过对嵌入式开发过程以及对控制系统构成的分析，确定了手姿态信号输入方案及系统的软硬件总体设计方案。通过对目前流行的众多嵌入式处理器的研究、分析、比较选择了S3C2440处理器作为系统开发硬件核心，详细介绍了S3C2440的相关模块的设计，包括存储单元模块、通信接口模块、JATG接口电路。同时设计了系统的外围电路像系统时钟电路、电源电路、系统复位电路。 选择更适合于ARM开发的Linux系统作为软件开发平台。实现了Linux系统向开发板的移植、Bootloader的启动与编译、设备驱动程序的开发；根据手姿态信号输入方案系统采用分模块、分层次的方法设计了系统的应用程序——串口通信程序及手姿态识别子程序。通过分析常用的手姿态识别算法，系统采用基于神经网络的动态时间规整与模板匹配相结合的动态手姿态识别算法。并依据相应的软硬件测试方法对系统进行了分模块调试及系统的集成。
上传时间： 2013-07-11
上传用户：songyuncen
随着现代计算机技术和互联网技术的飞速发展，嵌入式系统成为当前最热门的焦点之一；ARM以其高性能低功耗等特性成为目前应用最广泛的32位嵌入式处理器。近年来得到快速发展的机电一体化设备的人民币纸币清分机系统，是嵌入式系统的典型应用；它的主要工作流程是：人民币图像通过图像传感器采集得到的模拟信号，经过放大、A/D转换和FPGA协调之后得到数字图像，经缓存后进入到主CPU--S3C2410，通过图像识别，实现面向、面值、新旧分级、破损程度等特征的识别，最后送出结果到控制CPU对识别结果进行相应的显示和机械动作。论文主要涉及以下这些内容： 1):基于ARM的嵌入式系统和清分机系统介绍。 2):人民币清分机的硬件系统基本构架，清分机的各关键硬件的选型及主要原理；着重介绍清分机的处理核心--S3C2410。 3):图像处理基础。介绍了清分机系统中各类图像的特点，图像分析中的常用工具--灰度直方图，从而为识别算法做好准备。 4):介绍了人民币的特征识别算法原理及实现基本流程，通过MATLAB对算法进行仿真研究。 5):嵌入式linux设备驱动的开发。针对清分机设备种类繁多而又是多任务的特点，本文提出使用可裁剪而又稳定的linux操作系统来管理整个清分机系统；而实现操作系统对清分机的管理首先就要实现设备与操作系统的连接--设备驱动。
上传时间： 2013-06-01
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