无题

专注于STM32与ARM9知识分享
最新推荐文章于 2019-05-18 18:27:05 发布
原创 最新推荐文章于 2019-05-18 18:27:05 发布 · 151 阅读 · 0 ·
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博主因近期事务繁忙而暂停博客更新，感谢关注。未来将重点撰写关于STM32及ARM9的技术文章，期待您的持续关注。

好久都没来更新我的博客了。是由于最近很多事情需要处理和协调，导致了博客更新进度缓慢。

首先谢谢关注我的博友们。你们的关注才让我有这个恒心和毅力继续我的博客。

以后的日子里，我会着重写一些有关STM32以及ARM9相关的知识。如果大家有兴趣的话，请继续关注……

 

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最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
无题　
05-18 358
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
低碳生产汽车多阶段研讨会中的混合模型调度序列优化.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
智慧物流微信小程序项目是一个集成了在线下单实时追踪智能调度与在线支付等核心功能的综合性物流服务平台_该小程序旨在为发货方收货方及物流服务商提供全流程数字化解决方案发货方可便.zip
12-03
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xiaoyuediandao_script-analysis-system_26436_1764666198649.zip
12-03
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基于PythonFlask框架构建的微电影视频网站项目_该项目是一个功能完整的在线视频平台专注于微电影内容的展示播放与管理集成了用户注册登录视频上传分类评论互动个人收.zip
12-03
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Delphi 13.1控件之rarreg.key
最新发布
12-03
Delphi 13.1控件之rarreg.key
2025—12—03—024250.png
12-03
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语音分离通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于信号FFT分析的语音分离方法，利用Matlab实现对混合音频信号的频域分析，并根据音频特征设计合适的滤波器进行语音信号分离。文中详细阐述了快速傅里叶变换（FFT）在语音信号处理中的应用，通过频谱分析识别不同语音成分的频率范围，进而设计带通或低通滤波器实现有效分离。该方法适用于多说话人环境下的语音提取，具有较强的实用性和可操作性，配套Matlab代码便于复现实验结果。; 适合人群：具备基本信号处理知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事语音信号处理相关工作的工程师；建议有数字信号处理、傅里叶变换及滤波器设计基础的学习者使用； 使用场景及目标：①用于语音增强、语音识别前的预处理环节，提升目标语音质量；②在会议录音、监控音频、助听设备等实际场景中实现多语音源的有效分离；③作为教学案例帮助理解FFT与滤波器设计在语音处理中的综合应用； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试，深入理解FFT频谱分析过程与滤波器参数设置对分离效果的影响，同时可尝试更换不同音频数据进行实验对比，进一步掌握语音信号分离的关键技术要点。【语音分离】通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）
TWC汽车催化剂内瞬态温度分布的MATLAB.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
这是一个关于如何利用普通个人电脑构建低成本高性能计算集群的详细开源教程项目旨在通过分步指南和代码示例帮助科研人员学生和爱好者理解并行计算原理并实践搭建自己的微型超级计算机系统.zip
12-03
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基于Vue2前端框架构建的综合性数据聚合与展示平台_整合了前程无忧智联招聘BOSS直聘拉勾网四大主流招聘网站信息实时抓取与分类展示同时聚合了全网热点新闻资讯每日最新歌曲排行榜与在线.zip
12-03
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升讯威微信营销系统第三方微信平台完整源代码_这是一个专为线下实体商家如电影院商业中心各类门店设计的综合性微信第三方云平台解决方案旨在通过扫码绑定快速提供整套微信营销与.zip
12-03
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（41页PPT）智慧酒店整体解决方案.pptx
12-03
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opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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