摘 要： 本文件是C8051单片机I2C总线读写测试程序；将跳线器JP6短接，使用外部22.1184MHz晶振. 功能：定义 0 ~ 9 键为数字键， A ~ F 为功能键。按 A 键后，可按0 ~ 9 数字键， 从零地址开始存储该键值，并送LED数码管上显示该键值。按 C 键停止后，按 B 键， 从零地址开始读取数据值，并送LED数码管上显示。读取速度每秒一次。在按 C 键停止后，可按 A 键重新输入。
上传时间： 2015-09-02
上传用户：sevenbestfei
1.先安裝Tomcat 2.將該程式放在webapp/Root目錄下 3.建立一BookDB.mdb的資料庫 4.建立BookDB的ODBC連結 5.http://localhost/ConODBC.jsp
标签： BookDB localhost Tomcat webapp
上传时间： 2015-09-02
上传用户：ippler8
BackProp算法：经典的B-P算法.
上传时间： 2014-11-22
上传用户：xc216
一本深入了解C++类的内部原理的好书。由侯捷翻译的C++大师Lippman的著作。是台湾版的。
上传时间： 2014-01-19
上传用户：270189020
基于ARM核的GPS接收机的设计 介绍了GPS 接收机的原理以及一款GPS 接收机的实际设计。该GPS 接收机采用Zarlink 公司生产的GP2015 芯片作为 接收机的射频前端, 内嵌ARM7 核的GP4020 芯片作为接收机的数字基带处理器, 并阐述了外围扩展电路及软件设计。该GPS 接收 机消除了以往处理器数据处理的瓶颈效应, 体积小, 功耗低
上传时间： 2015-09-03
上传用户：tedo811
一本有关通信原理的书籍，大家可以参考参考
上传时间： 2013-12-17
上传用户：小码农lz
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,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
Otsu-最大类间方差Matlab代码 最大类间方差法原理：最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2 部分。背景和目标之间的类间方差 ％ 大,说明构成图像的2 部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2 部 ％ 分差别变小。
上传时间： 2015-09-05
上传用户：shanml
非常好的一篇,关于嵌入式常用的显示屏幕STN,TFT,VGA,TFT转VGA原理介绍,及linux2.6 下的驱动开发
上传时间： 2015-09-05
上传用户：努力努力再努力
1．细胞边缘检测 （1） 原理： Soble算子边缘检测---Soble微分算子是一种奇数大小（3×3）的模板下的全方向微分算子。Soble滤波器进行处理的结果，在视觉上只能感觉到该微分算子所提取 出的细节轮廓相对明显一些。 Laplacian算子边缘检测---用Laplacian二阶微分算子所提取出的细节多，说明二阶算子早对图像细节有很强的敏感性。
上传时间： 2015-09-06
上传用户：weixiao99
