基于视频的多特征火焰检测系统使用DFT的Matlab源代码

MATLAB界面设计，运行稳定 友好的图形化用户界面（GUI） 代码规范，可二次开发 适用人群：大学生、初学者、爱好者

DFT 的 MATLAB 源代码提供 GAMESS 性能基准。基准集中的输入结构均源于 RHF/CCT 理论水平的未表征几何优化。输入结构基于以下优化设置：$CONTRL SCFTYP=RHF MULT=1 ISPHER=1$END$CONTRL MPLEVL=0$END$CONTRL MAXIT=100$END$CONTRL QMTTOL=1.0E-6$END$SCF DIRSCF=.T.$END$BASIS GBASIS=CCT$END$STATPT NSTEP=1000 OPTTOL=0.0001$END某些输入可能使用不同的收敛。 系统名称tt基组函数数tt文件名水簇7CH2tt406ttx-0406-水簇-7CH2-s66尿嘧啶HBtt592ttx-0592-s66-尿嘧啶-bp-valtt791ttx-0791-andrey-valium-可卡因tt952ttx-0952-andrey可卡因-六硝基二苯乙烯tt1044ttx-1044-六硝基sti-*N，N-双[（2S）-2-羟基-3-苯氧基丙基]苯胺tt1248ttx-1248-

本项目为个人实践项目，获评审分90分。代码调试测试通过，可用于学习和进阶。适用于计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业人员或学生，可作为课程设计、大作业或毕业设计参考。项目具有较高学习价值，基础较好者可在此基础上修改调整，实现更多功能。欢迎下载，共同学习进步。提供答疑服务。

查看LiveObjects IoT客户端-IoTSoftBox-MQTT的最新更改和改进。此存储库包含用于将设备连接到LiveObjects服务器的LiveObjects IoT客户端库。要求Linux平台（如Raspberry Pi板），并确保连接到互联网。使用CMake生成Makefile，使用交叉编译工具链为任何架构构建库。如果需要，使用SSH客户端和SCP进行设备文件传输。访问LiveObjects API密钥，需要创建开发者帐户并添加新的API密钥。确保设置LiveObjects头文件。

这段Matlab源代码展示了在OpenCV中使用cv::dct函数进行DFT过滤的示例。代码包含两个演示：一个是基于FFT的卷积（fftConvolutionTest），另一个是基于FFT的反卷积（fftDeconvolutionTest）。第一个演示展示了如何使用高斯核和圆核进行图像卷积处理。第二个演示则展示了如何使用普通或Weiner滤波器进行高斯模糊的反卷积操作。这段代码已经在OpenCV2.4.9版本上进行了测试。

这个存储库提供了DFT的Matlab源代码以及相关的计算和理论参考资料，包括团队成员的介绍。参考文献包括R. Stowasser和R. Hoffman在J. Am. Chem. Soc. 1999年的研究，AJ Cohen等人在Science 2008年的工作，以及其他相关文献。该资源专为需要深入研究DFT及其应用的学术和工程领域人士而设计。

如果您需要在Elixir中使用快速傅立叶变换（FFT），可以考虑安装ex_fft库。在mix.exs文件的依赖列表中添加以下内容：{:ex_fft, \"~> 0.2.0\"}。安装完成后，您可以生成文档并在上发布。要与传统DFT进行比较，请访问ex_fft_test.exs文件，将其中的dft函数粘贴到ex_fft.ex文件中，然后运行iex -S mix。

为了使用keras对声音进行分类，首先需准备python环境，安装tensorflow和keras。采样率为44.1k表示每秒采样了44.1k次，采样宽度为16位，声道为2声道。

这个设计是我花费两周时间完成的，能够稳定运行。特别适合初学者或者小白用于课程设计、大作业或者毕业设计等。此外，还支持二次开发和拓展，对学习有很高的借鉴意义。欢迎大家下载并使用。