这是用vc++语言编写的程序，里面有封装好的类，可以直接使用，vcpca类包含svd等矩阵算法类
上传时间： 2013-12-10
上传用户：dianxin61
左右两场相关矩阵的奇异值分解，针对站点文件（svd）
上传时间： 2017-06-08
上传用户：dyctj
This application can make a comparative analysis of two images using different methods: Logical Operators and singular value decomposition (SVD). In conclusion, with this work we have tried to collect a few methods for differentiating textures.
标签： application comparative different analysis
上传时间： 2017-07-16
上传用户：虫虫虫虫虫虫
求刚体变换的刚体矩阵的开源程序，自己所编，用到svd方法
上传时间： 2013-12-04
上传用户：wweqas
Java email * JMail.java * JMail permet de * 1) Envoyer des emails * 2) Envoyer des emails avec de fausses adresses d envoyeurs * 3) É crire des emails en format HTML * 4) Gérer les multiples contacts que vous avez * 5) Attacher des fichiers illimités, de nombre et de taille illimités * 6) Se connecter à un serveur SMTP sécure (SSL, TLS) * 7) Attacher des URL et leur contenu * 8) Attacher des URL et leur contenu DANS le message * 9) Je travaille sur d autres possibilités
上传时间： 2014-12-07
上传用户：youlongjian0
openssl源码 The OpenSSL Project is a collaborative effort to develop a robust, commercial-grade, full-featured, and Open Source toolkit implementing the Secure Sockets Layer (SSL v2/v3) and Transport Layer Security (TLS) protocols as well as a full-strength general purpose cryptography library. The project is managed by a worldwide community of volunteers that use the Internet to communicate, plan, and develop the OpenSSL toolkit and its related documentation.
上传时间： 2015-02-26
上传用户：cjm3345
dot1x认证 ， 实现了客户端的多种认证方式，如Md5 Tls SHA 等
标签： Dot1x 认证 Linux
上传时间： 2015-05-16
上传用户：XIAOMING123
Singular value decomposition filter for speckle reduction in adaptive ultrasound imagingHasegawa_2019_Jpn._J._Appl._Phys._58_SGGE06
标签： decomposition ultrasound reduction Singular adaptive speckle imaging filter value for
上传时间： 2020-06-04
上传用户：mengdeming
光电探测技术是一种根据目标和背景辐射或者反射的光波在波长和强度之间的差异来进行目标探测的一种技术，它包括从紫外光（02-04um）、可见光（04-0.7um）、红外光（1~3μm，3~5μm，8~12μm）等多种波段的光信号探测。本文通过对低小慢目标的红外特性进行分析，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法。低小慢飞行器因为其成本低廉和获取容易，极易形成黑飞，近年来随着低小慢目标威胁态势的增加，国内外关于低小慢目标的管控需求日益增长。但是因为低小慢目标本身种类、制作材料多样，且很多没有强热源，导致其在红外图像上与周围环境成像特征类似，常用的红外弱小目标探测算法无法充分抑制背景，探测效果较差。当前对于低小慢日标的探测以雷达探测为主，红外探测算法较少，但国内外很多研究机构都已在陆续开展红外低小慢目标探测方面的研究。本文主要对以下四点内容进行了研究总结。（1）本文首先以无人机为例对低小慢目标的红外成像特性进行分析，通过分析低小慢日标与传统红外弱小目标在红外特征差异，总结说明了低小慢目标在红外图像上更难与背景区分，同时具有复杂多变的运动轨迹（2）对红外低小慢目标增强进行了研究，通过对奇异值分解（SVD）后的奇异值矩阵设计非线性变换函数，使重构后图像中目标所在的高频部分的对比度得到增强从而使目标和背景之间的区别更加明显，达到了增强目标的目的。（3）针对 Robinson guard滤波器对极值敏感的问题，对原有的计算方式进行了改进，改进后的 Robinson Guard滤波器可以更有效的区分前景和背景，对于背景的抑制更加充分。（4）在上述研究的基础上，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法，该算法首先使用本文所用的目标增强方法对目标进行增强，然后使用改进后的 RobinsonGuard滤波器进行背景抑制，最后使用基于局部对比度（LC）的自适应阈值分割方法来提取目标使用真实拍摄的红外低小慢目标序列图像对本文方法进行仿真分析，实验结果表明本文方法具有很好的背景抑制效果，可以有效的实现低小慢目标的探测
标签： 光电探测
上传时间： 2022-03-14
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基于GD32F1x0 芯片的KEIL5开发中文应用笔记 .简介GigaDevice.GD32F1x0_DFP.pack符合Keil5 Pack最新标准， 用于支持GD32F1x0系列芯片。该 Pack 具有以下特征： 在线安装方式（强烈推荐）； 本地安装方式； 自动生成 GD32F1x0 系列 MCU 列表及对应的特性信息； 自动匹配所选芯片对应的Flash算法； 在Manage Run-Time Environment(RTE)中提供了GD32F1x0 配套的库与所需组件，用户可以使用图形化界面自选所需的库文件； 支持用户在Debug模式下查看寄存器状态； 利用Books选项卡获取文档资料。 Keil 版本要求本 Pack 适用于 Keil v5.15 及以上版本。 本文档以 Keil v5.18a 为例。注意： 对于 Keil v5.13， Keil v5.14 版本， 有以下问题：1. 不支持 Books 选项卡中文档资料获取；2. Debug 模式下无法调用 SVD 文件查看寄存器状态。为解决这一问题， 每一个工程中， 用户需要手动配置路径。 如图 1-1 所示，勾选Use Custom File， 按图中路径选择 GD32Fxxx.sfr 替换默认的 GD32Fxxx.svd 文件。
上传时间： 2022-04-16
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