摘要:
基于STM32驱动AD7606并进行数据显示,包含了并行总线(FMC)和SPI两种最常用的接口方式。 AD7606驱动基础 关键特性 核心特性:8通道同步采样、16位分辨率、最高200Ksps采样率、输入范围±5V或±10V。 关键配置:AD7606没有内部寄存器,其量程(由RANGE引脚控制)和过 阅读全文
posted @ 2025-11-25 10:47
chen_yig
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摘要:
一、系统架构设计 二、核心算法 1. 图像预处理 function preprocessed = preprocess(img) % 灰度化(心理学灰度公式) grayImg = rgb2gray(img); % 自适应去噪(非局部均值滤波) denoised = nlfilter(grayImg, 阅读全文
posted @ 2025-11-20 12:01
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摘要:
使用 MATLAB 及其强大的 深度学习工具箱 (Deep Learning Toolbox) 来构建和训练卷积神经网络(CNN)以进行图像分类。 与使用 Python 的 TensorFlow 或 PyTorch 相比,MATLAB 提供了一个非常直观和集成化的环境,特别适合原型设计、教学以及快速 阅读全文
posted @ 2025-11-18 16:35
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摘要:
在MATLAB中实现Canny边缘检测,既可以直接使用内置函数,也可以自己编写代码分步实现以加深理解。 Canny边缘检测简介 Canny边缘检测旨在找出图像中灰度变化剧烈的地方,这些地方通常对应物体的边缘。其优势在于低错误率、良好的定位能力以及对单一边缘点的唯一边缘响应。算法主要包含四个步骤: 高 阅读全文
posted @ 2025-11-13 18:13
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1. 快速 BM3D 算法流程(概述) 步骤 操作 加速技巧 ① 分组 块匹配 + 堆叠 FFT 互相关 ② 协同滤波 3D 变换 + 硬阈值 FFT 沿第三维 ③ 聚合 加权平均 稀疏矩阵累加 2. 核心函数(单文件版) 保存为 bm3d_fast.m 即可调用: function [img_de 阅读全文
posted @ 2025-11-12 16:15
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一、基础SVM分类代码示例 1. 使用fitcsvm函数(推荐新版MATLAB) % 加载数据集(以鸢尾花为例) load fisheriris; X = meas(:,1:2); % 选取前两个特征 Y = species; % 划分训练集和测试集(70%训练,30%测试) cv = cvpart 阅读全文
posted @ 2025-11-11 16:57
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在配置基于Rocky Linux 8.9的Kubernetes集群时,您需要遵循一系列具体的步骤以确保集群的稳定性和性能。以下是这一过程的概要: 系统环境设置 1. 系统更新:首先,确保所有节点更新到最新版本。 sudo dnf update -y sudo reboot 2. 主机名设置:每个 阅读全文
posted @ 2025-11-10 13:31
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一、软件实现流程 1.1 硬件初始化(HAL库) // I2C初始化(OV2640配置) void MX_I2C1_Init(void) { hi2c1.Instance = I2C1; hi2c1.Init.ClockSpeed = 400000; // 400kHz hi2c1.Init.Dut 阅读全文
posted @ 2025-11-10 11:48
chen_yig
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摘要:
在Ubuntu环境下管理Docker镜像和容器,以及配置静态IP地址,是日常服务器管理的常见任务。 删除Docker镜像与容器 删除容器: 要删除特定的Docker容器,首先需要停止该容器: docker stop <container_id_or_name> 然后可以使用以下命令删除它: dock 阅读全文
posted @ 2025-11-06 11:54
chen_yig
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1. 数据读取与结构解析 FY-3B MWRI数据采用HDF5格式存储,需通过MATLAB的HDF5接口读取核心参数: % 读取HDF5文件元数据 fileInfo = hdf5info('FY3B_MWRI_L1_20230101_0000.HDF'); % 提取关键数据集 brightnessT 阅读全文
posted @ 2025-11-05 11:25
chen_yig
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