11 2025 档案
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
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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,
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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
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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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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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
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摘要：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
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摘要：MATLAB实现低秩矩阵填充，整合了三种经典的方法 方法名称 核心原理 适用场景 优点 缺点 基于SVD的迭代硬阈值 迭代过程中保留前k个奇异值，强制矩阵低秩 已知矩阵真实秩的情况；数据量不大时 原理简单，收敛性强 需要知道矩阵的秩，计算量大 基于梯度下降的矩阵分解 将矩阵分解为两个小矩阵，优化其乘
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摘要：Java 14引入的record类型为开发者提供了一种声明数据载体的简洁方式，有效减少了样板代码的编写。记录类旨在透明地保存不可变数据，自动实现数据访问方法和对象常用方法。 基本语法非常简单： public record User(String name, String email) { } 这短短
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