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Raspberry Pi 的代码
e0545.m
syms x;f=cos(x-pi/6)*sin(x+pi/6) ;
s=int(f,x,0,2*pi) %求符号定积分，执行结果为符号表达式
double(s) %把符号表达式转换为双精度数值
readme.txt
使用说明
使用时打开此例题目录下<mark>pi</mark>c中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。
具体步骤
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3, ...
vehicle_model.m
function xv= vehicle_model(xv, V,G, WB,dt)
%
% INPUTS:
% xv - vehicle pose [x;y;phi]
% V - velocity
% G - steer angle (gamma)
% WB - wheelbase
% dt - change in time
%
% OUTPUTS:
%
jiao.m
% t1=flux_alfa, t2=flux_beta
% cal the angel of the stator flux linkage relative to the stator reference frame
function y=jiao(t1,t2)
if t1==0&t2==0
y=0;
end
if t1==0&t2>0
y=pi/2;
en
cmpr.txt
x1=0:0.01:pi/3;
y11=-sin(pi/3-x1)-sin(x1);
y12=sin(pi/3-x1)-sin(x1);
y13=sin(pi/3-x1)+sin(x1);
x2=pi/3:0.01:2*pi/3;
y21=-sin(2*pi/3-x2)+sin(x2-pi/3);%修改
y22=-sin(2*pi/3-x2)-sin(x2-pi/3);
y23
gmm.m
function x = GMM(N,Pi,mu1,mu2,mu3,R1,R2,R3)
pi1 = Pi(1);
pi2 = Pi(2);
pi3 = Pi(3);
[V,D] = eig(R1);
A1 = V*sqrt(D);
[V,D] = eig(R2);
A2 = V*sqrt(D);
[V,D] = eig(R3);
A3 = V*sqrt(D);
x1 = A1*randn
gmm.m
function x = GMM(N,Pi,mu1,mu2,mu3,R1,R2,R3)
pi1 = Pi(1);
pi2 = Pi(2);
pi3 = Pi(3);
[V,D] = eig(R1);
A1 = V*sqrt(D);
[V,D] = eig(R2);
A2 = V*sqrt(D);
[V,D] = eig(R3);
A3 = V*sqrt(D);
x1 = A1*randn
gmm.m
function x = GMM(N,Pi,mu1,mu2,mu3,R1,R2,R3)
pi1 = Pi(1);
pi2 = Pi(2);
pi3 = Pi(3);
[V,D] = eig(R1);
A1 = V*sqrt(D);
[V,D] = eig(R2);
A2 = V*sqrt(D);
[V,D] = eig(R3);
A3 = V*sqrt(D);
x1 = A1*randn
readme.txt
使用说明
使用时打开此例题目录下<mark>pi</mark>c中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。
具体步骤
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3, ...
e0545.m
syms x;f=cos(x-pi/6)*sin(x+pi/6) ;
s=int(f,x,0,2*pi) %求符号定积分，执行结果为符号表达式
double(s) %把符号表达式转换为双精度数值