不管多么经典的射频教程,为什么都做成黑白的呢?让想理解史密斯原图的同学一脸懵逼. 这是什么东东? 今天解答三个问题: 1.是什么? 2.为什么? 3.干什么? 1.是什么? 该图表是由菲利普·史密斯(Phillip Smith)于1939年发明的,当时他在美国的RCA公司工作.史密斯曾说过,“在我能够使用计算尺的时候,我对以图表方式来表达数学上的关联很有兴趣”. 史密斯图表的基本在于以下的算式. 当中的Γ代表其线路的反射系数(reflection coefficient) 即S参数(S-para

欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室     基于FPGA的数字识别的实现二 作者:lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:基于模版匹配的识别方法.基于BP 神经网络的识别方法.基于数字特征的识别方法等.下文将对这几种算法进行讨论以及比较.   1>模版匹配法    模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4975 Problem Description Dragon is studying math. One day, he drew a table with several rows and columns, randomly wrote numbers on each elements of the table. Then he counted the sum of each row and col

一种480 MHz无线数传模块的设计 来源:电子技术应用2012年第6期 作者:严 冬,黄 聃,王 平,彭 杰,朱柏寒2012/8/13 16:56:32 关键词: 微处理器|微控制器 物联网 RF ADS CC1100E MSP430   摘  要: 针对中国智能电网开放的免费无线计量频段,设计了一种可工作在470 MHz-510 MHz.中心频率为480 MHz.输出功率可调的无线数传模块.模块采用MSP430F2274单片机和射频芯片CC1100E设计,利用 EDA软件ADS2008仿真优

题目描述 本题的故事发生在魔力之都,在这里我们将为你介绍一些必要的设定. 魔力之都可以抽象成一个 n 个节点.m 条边的无向连通图(节点的编号从 1 至 n). 我们依次用 l,a 描述一条边的长度.海拔. 作为季风气候的代表城市,魔力之都时常有雨水相伴,因此道路积水总是不可避免 的.由于整个城市的排水系统连通,因此有积水的边一定是 海拔相对最低的一些边. 我们用水位线来描述降雨的程度,它的意义是:所有海拔不超过水位线的边都是有积水的. Yazid 是一名来自魔力之都的 OIer,刚参加完 IO

图像的输入.输出和显示 1.图像的输入    imread('filename'),  实际中写的是 >> f = imread('sky.jpg'); 2.图像的显示    imshow(f) 3.图像的输出    imwrite(f,'test1.jpg')    更加通用的imwrite的语法是imwrite(f,'test2.jpg,''quality',q)  其中q是从0到100的一个整数(对于jpeg压缩,数字越小,劣化越高)  下列的图片分别是q = 1 ,q = 20 ,q=

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有

Description 题目描述 While skimming his phone directory in 1982, Albert Wilansky, a mathematician of Lehigh University, noticed that the telephone number of his brother-in-law H. Smith had the following peculiar property: The sum of the digits of that nu

先不说废话,没代码算个蛋. 一些地方注释都写得比较清楚,不过这只是部分,因为只有秒针,但是时针,分针的逻辑都是一致的. 代码中有些坐标不知道为什么较不准,看看就好

在前两部文章介绍了几种边缘检测算法,和位图的内存结构.如果对前两篇文章已经理解透彻 了,那么本文将带你进入数字图像处理的世界. 本文通过C代码实现基本的sobel边缘检测,包括8个方向和垂直方向: 代码参考之前一篇--一个实例弄清楚位图的存储结构. 同样,代码中附有详细解释,于是我不再对代码作过多讲解: 头文件TestBmp.h如下: typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWO

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者:刘潇龙 前言 首先需要说明,这里所说的数字识别不是手写数字识别! 但凡对机器学习有所了解的人,相信看到数字识别的第一反应就是MNIST.MNIST是可以进行数字识别,但是那是手写数字.我们现在要做的是要识别从九宫格图片中提取出来的印刷体的数字.手写数字集训练出来的模型用来识别印刷体数字,显然不太专业.而且手写体跟印刷体相差不小,我们最看重的正确率问题不能保证. 本文从零开始做一遍数字识别,展示了数字识

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted

实现效果 1.首先创建html代码 <canvas id="canvas" width="500" height="500" style="background:#000;"></canvas> 2.创建canvas环境 var canvas = document.getElementById('canvas'), //获取canvas元素 context = canvas.getContext('2d

本代码基于张铮主编的<数字图像处理与机器视觉>一书. 源图片:lena A = imread ('lena.jpg'); %读入图像lena.jpg,赋给变量A %imwrite(A,'lena.jpeg'); %将图片A另生成jpeg格式 % size (A); %显示图片A尺寸 % whos A; %显示图片A变量信息 % imfinfo ('lena.jpg'); %查看图片A属性信息,如修改日期,大小,存储方式等 % imshow(A) %显示图片A % zoom on %打开图像放缩

更新后代码下载链接在此! !! 点我下载 本文针对OpenCv入门人士.由于我也不是专门做图像的,仅仅是为了完毕一次模式识别的小作业. 主要完毕的功能就是自己主动识别图片中的数字.图片包含正常图片,有划痕图像和有噪点图像. 分别例如以下 先上图.看识别效果! 接下来開始来点干货了: opencv的安装与配置:这个要是展开讲能够再写一篇博文了,我当时什么都不会配个opencv麻烦死了,最后參考网上studio2012的配置方法成功了,在此略过.看到这里你的opencv还不能用的话,赶紧别往下看了,

https://wenku.baidu.com/view/3260a2f0a1c7aa00b52acb5a.html Word 中在对应位置输入四位字符,选中字符(如:选中 2473 ),按 Alt+X. 则出来的 就是带圈的 20 .(也可以再粘贴到 Excel 中 ) ⓪ 24ea ① 2460 ② 2461 ③ 2462 ④ 2463 ⑤ 2464 ⑥ 2465 ⑦ 2466 ⑧ 2467 ⑨ 2468 ⑩ 2469 ⑪ 246a ⑫ 246b ⑬ 246c ⑭ 246d ⑮ 246e ⑯

中值滤波(median filter)在数字图像处理中属于空域平滑滤波的内容(spatial filtering).对消除椒盐噪声具有很好的效果. 数学原理 为了讲述的便捷,我们以灰度图为例.RGB三通道的彩色图可以通过每一个通道各自的中值滤波联合得到. 数字图像是以矩阵的方式存储的,具体存储方式可以参见OpenCV手册.中值滤波是通过所谓的mask operation操作进行的.以3x3的mask为例.设图像的矩阵形式如下: 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 1,0 1,1 1,

从这篇博文开始,小生正式从一个毫不相干专业转投数字图像处理.废话不多说了,talk is cheap. show me the code. 直方图均衡化目的 由于一些图像灰度的分布过于集中,这样会导致图像的层次不够分明,直方图均衡化就是为了让图像的灰度分布更均匀,图像的层次感更强. 数学原理 基于连续灰度分布的结论推导 直方图均衡化属于数字图像处理中灰度变换(intensity transformation)的内容,灰度变换的目的就是找到一个合适的映射函数s=T(r).将原图像的灰度值映射到新的

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有