,No.26 基于FPGA的cordic算法实现,输出sin和cos波形(quartusii版本),包括程序操作录像，算法程序 CORDIC为Coordinate rotation digital computer的缩写，来自于J.E.Volder发表于1959年的lunwen中，是一种不同于“paper and penci\思路的一种数字计算方法，当时专为用于实时数字计算如导航方程中的三角关系和高速率三角函数坐标转而开发。 如今看来，CORDIC非但没有局限于以上方面，反而在各个数字计算如信号处理、图像处理、矩阵计算、自动控制和航空航天等各领域获得了广泛的使用并成为了各行业不可替代的基石。 所谓万物皆可信号处理，信号处理相关行业的各位与CORDIC自然难舍难分。 又所谓“为人不识CORDIC，读尽算法也枉然”，CORDIC算法并不新鲜.今天老生常谈下CORDIC算法，尽量将每一步公式的变展示清楚，希望对新手有用。 1.软件版本 Quartusii18.0+ModelSim-Altera 6.6d Starter Edition 2.运行方法 使用Quartusi18.0版本打开FPG

Rotation+Transforms+for+Computer+Graphics

本 Matlab 教程演示了修改后的最大方差算法在多通道奇异谱分析 (M-SSA) 的特征向量中的应用。

因子分析实例322－旋转Rotation 由于系数没有很明显的差别,所以要进行旋转(Rotation：method一般用Varimax方差最大旋转),使系数向0和1两极分化, 例子同上 菜单：Analyze－Data Reduction－Factor Variables ：pop，School，employ，Services， house Extraction：使用默认值（ method：Principal components，选取特征值>1） Rotation：method选Varimax Score:Save as variables 和Display factor score Coefficient matrix 比较有用的结果：两个主成分(因子)f1,f2及旋转后的因子载荷矩阵(Rotated Component Matrix) ，根据该表可以写出每个原始变量（标准化值）的因子表达式： Pop 0.01602 f1 + 0.9946f2 School  0 .941f1 - 0.00882f2 employ  0.137f1 + 0.98f2 Services  0.825f1 +0.447f2 house  0.968f1 - 0.00605f2 第一主因子对中等学校平均校龄,专业服务项目,中等房价有绝对值较大的载荷(代表一般社会福利-福利条件因子); 而第二主因子对总人口和总雇员数有较大的载荷(代表人口-人口因子). P326 比较有用的结果:因子得分fac1_1, fac2_1。其计算公式：因子得分系数和原始变量的标准化值的乘积之和（P326)。然后可以利用因子得分进行聚类p327（Analyze->Classify->Hierarchical Cluster）。

具有旋转不变性的LPQ，LPQ的分类性能较LBP，LTP，及其它种类的LBP要好的多，甚至要好于Gabor滤波算法。是模式识别中特征提取算法的经典之作

旋转森林在参考文献“Juan J. Rodriguez 和 Ludmila I. K, Rotation Forest: A New Classifier Ensemble Method, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.28, No. 10, PP.”中提出。 1619-1630 年。 ” 这个文件 'RotationForest.zip' 只是根据这个 ref 编码的。 在此文件中，'example' 是使用旋转森林算法的子函数 'RotationFal.m' 的示例。

flasque moteur de rotation poignet.SLDPRT

palier rotation camera.SLDPRT

qt支持界面旋转，在启动时可以增加roration=90

YOLOv5_DOTA_OBB 带有CSL_label的DOTA_OBB数据集中的YOLOv5。（定向对象检测） 数据集和预先训练的检查点 Datasets ： Pretrained Checkpoint or Demo Files ： 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 功能性 train.py 。火车。 detect.py检测并可视化检测结果。获取检测结果txt。 evaluation.py 。合并检测结果并将其可视化。最后评估探测器 安装 1.安装了所有requirements.txt依赖项的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。要安装运行： $ pip install -r requirements.txt 2.安装swig $ cd \.....\yol