原创 【OpenCV人臉檢測】3. 基於Harr特徵的人臉檢測分類器
【 1. 主要思想 】 OpenCV的人臉檢測，使用Harr分類器。該分類器採用的Viola-Jones人臉檢測算法。它是在2001年由Viola和Jones提出的基於機器學習的人臉檢測算法。 算法首先需要大量的積極圖
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原创 【OpenCv 邊緣檢測】
【 1. 邊緣檢測 】 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題， 邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像邊緣檢測大幅度地減少了數據量，並且剔除了可以認爲不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。圖像屬性中的顯著變化
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原创 【OpenCV人臉檢測】4. 繪製人臉與人眼區域
【 1. 繪製矩形 】 通過 OpenCV 的 Harr 分類器檢測人臉，並輸出識別結果(x,y,w,h)。 圖片座標以左上角爲原點； (x,y)代表人臉區域左上角座標； w代表人臉區域的寬度(width)； h代表人臉區域的
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原创 【高電覆習1】緒論、LC抽頭諧振、噪聲、高頻小
【 1. 緒論 】 超外差接收機： 採用混頻，信號經過混頻後，信號的頻率變成中頻頻率，AM信號中頻頻率爲465KHZ，FM調頻信號中頻頻率爲10.7MHZ（對於中國）。調成中頻頻率後，再對這個固定的頻率進行放大。 波長和頻
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原创 時序邏輯電路的設計
【 1. 設計步驟 】 ① 功能描述 即將功能表現爲邏輯函數或狀態轉換表的形式 ② 化簡：合併等價狀態 ③ 狀態分配：狀態編碼 ④ 選定觸發器類型，得出電路方程 ⑤ 畫出邏輯圖 ⑥ 檢查自啓動 【 2. 例 】 同步
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原创 【OpenCV人臉檢測】2. 色彩空間及其轉換
【 1. 色彩空間 】 色彩空間（Color space）是對色彩的組織方式，是座標系統和子空間的闡述，位於系統的每種顏色都有單個點表示。 目前，色彩空間已經有上百種表示方式，被採用的大多數色彩空間都是面向硬件或面向應用
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原创 【系統函數】3. 信號流圖、梅森公式、系統結構
文章目錄【 1. 信號流圖 】1. 相關術語2. 信號流圖的化簡【 2. 梅森公式 】【 3. 系統的結構 】1. 直接型(正則型)2. 級聯型3. 並聯型4. 例 【 1. 信號流圖 】 1. 相關術語 結點： 源點
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原创 【z變換】2. z變換的性質
【 1. 線性 】 【 2. 移位(移序) 】 【 3. z域尺度變換(序列乘an) 】 【 4. 卷積定理 】 例： 【 5. z域微分(序列乘n) 】 > 例： 【 6. 初值定理和終值
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原创 【拉普拉斯變換】4. 複頻域分析
【 1. 解法 】 Y(s)↔y(t)Y(s)↔y(t)Y(s)↔y(t) sY(s)−y(0−)↔y′(t)sY(s)-y(0_-)↔y'(t)sY(s)−y(0−)↔y′(t) s2Y(s)−sy(0−)−y′(0−)↔y′
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原创 【拉普拉斯變換】1. 拉普拉斯變換
文章目錄【 1. 拉氏變換的引入 】【 2. 收斂域 】1. 因果信號2. 反因果信號3. 雙邊信號4. 例題【 3. 單邊拉氏變換 】【 4. 常見函數的拉氏變換 】 【 1. 拉氏變換的引入 】 頻域分析的侷限性： 如果被
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原创 【z變換】4. z域分析
【 1. 差分方程的變換解 】 例： 【 2. 離散系統的系統函數 】 例： 【 3. 因果性、穩定性與系統函數 】 1. 因果性 2. 穩定性
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原创 【z變換】1. z變換
【 1. 從s變換到z變換 】 【 2. 收斂域 】 1. 因果序列 U(n)==ε(n)U(n) == ε(n)U(n)==ε(n) 2. 反因果序列 U(n)==ε(n)U(n) == ε(n)U(n)==
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原创 【系統函數】2. 系統的因果性、穩定性
【 1. 系統的因果性 】 系統的因果性、非因果性 連續因果系統的充要條件： 離散因果系統的充要條件： 【 2. 系統的穩定性 】 系統穩定的必要性： 穩定系統： 連續系統 是 穩定系統
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