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锁相环纯代码(C语言),不平衡电压下的锁相环,采用双二阶广义积分器(DSOGI-PLL),整个系统由simulink中的s-fu
锁相环纯代码(C语言),不平衡电压下的锁相环,采用双二阶广义积分器(DSOGI-PLL),整个系统由simulink中的s-function模块进行编写,采用C语言进行编写,包括整个系统离散化,PI离散化。 1.系统离散化方法 2.锁相环以及正负序分离原理 3.通过stm32f407进行了验证,锁相精度较高,代码可以直接进行移植到ARM或者DSP中 支持simulink2022以下版本,联系跟我说什么版本,我给转成你需要的版本,因s-function是simulink中比较复杂的插件,故需要满足2017以上版本。
2025-10-10 09:03:43
338KB
stm32
1
H264裸数据打包RTP方法和实验.pdf
主要讲了H264数据格式,RTP数据格式,以及如何将H264的NALU打包为RTP。 本文的实验在VLC播放器进行了验证,能够将本地文件推送到VLC进行顺利播放。
2023-04-18 16:23:46
928KB
H.264
RTP打包
VLC
Fu-A
1
gcc-3.4.6-full-install-rpm
官方gcc-3.4.6-full-install-rpm.rar可以直接使用,已经测试过。
2023-01-29 11:26:06
26.67MB
gcc-3.4.6-fu
gcc
gcc-3.4.6-fu
1
Users_Guide.Ed4_LaRC_FULiou_fu-lioumodel_
这是fu-liou 辐射传输模型的英文教程,解压后为一个pdf文件
2022-10-30 15:52:21
239KB
fu-lioumodel
1
filmora-setup-full846.exe
filmora_setup_full846.exe
2022-10-27 15:00:48
1.68MB
filmora_setup_fu
1
基于Qt的简易矢量图形生成系统(n..fu)
基于Qt的简易矢量图形生成系统
2022-07-01 09:44:27
77KB
Qt
C++大作业
简易矢量图形生成系统
1
python爬虫beautifulsoup解析html方法
用BeautifulSoup 解析html和xml字符串 实例: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import re #待分析字符串 html_doc = <html> <head> <title>The Dormouse's story</title> </head> <body>
The Dormouse's story
Once upon a
2022-06-28 19:18:32
114KB
bea
fu
html
1
进程隐藏工具fu.rar
不是病毒,杀软会认为所以的进程隐藏行为为病毒,请放心
2022-05-31 19:46:40
209KB
进程隐藏
1
Python 爬虫:requests + BeautifulSoup4 爬取 CSDN 个人博客主页信息(博主信息、文章标题、文章链接) 爬取博主每篇文章的信息(访问、收藏) 合法刷访问量?
Python 爬虫:requests + BeautifulSoup4 爬取 CSDN 个人博客主页信息(博主信息、文章标题、文章链接) 爬取博主每篇文章的信息(访问、收藏) 合法刷访问量? 关于 BeautifulSoup4 BeautifulSoup4 是爬虫必学的技能。BeautifulSoup 最主要的功能是从网页抓取数据,BeautifulSoup 自动将输入文档转换为 Unicode 编码,输出文档转换为 utf-8 编码。 BeautifulSoup 支持 Python 标准库中的 HTML 解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python 会使用
2022-05-02 22:39:11
291KB
fu
IF
p4
1
花matlab代码-CEIQ:J.Yan,J。Li,FX.Fu编写的“使用对比度增强技术对对比度失真的图像进行无参考质量评估”的代码
花matlab代码 :flower_playing_cards: 中欧国际工商学院 使用对比度增强对对比度失真的图像进行无参考质量评估 贾妍,李杰 该存储库包含论文“使用对比度增强的无畸变图像参考质量评估”的代码,并在CCID2014,CID2013,CSIQ和TID2013数据库上呈现结果以进行图像质量评估。 先决条件 的MATLAB 演示版 跑步 只需打开MATLAB并运行demo.m 要分析本文中的结果,请运行resultAna.m 结果 例子 预言 1.7129 3.5505 2.5005 抽象的 无参考图像质量评估(NR-IQA)旨在测量没有参考图像的图像质量。 然而,在NR-IQA的当前研究中,对比度失真被忽略了。 在本文中,我们提出了一个非常简单但有效的度量标准,用于基于对比度高的图像通常与对比度增强的图像更相似的事实来预测对比度改变的图像的质量。 具体来说,我们首先通过直方图均衡生成增强的图像。 然后,我们使用结构相似性索引(SSIM)作为第一个特征来计算原始图像和增强图像的相似性。 此外,我们分别计算原始图像和增强图像之间基于直方图的熵和交叉熵,以获得4个特征的总和。 最后,我们学习回归模块以融合上述5个功能
2022-03-31 14:41:40
1.79MB
系统开源
1
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