License Plate Recognition Program in MATLAB

该项目是对进入车库的汽车进行自动检查的初步阶段，目的是开发一种系统，能够自动识别车牌号，创建汽车数据库并存储汽车图像以进行进一步处理。该项目使用MATLAB开发，并采用统计方法和模板匹配方法来识别车牌字符。代码和模板进行了微调，以在受控环境中检测澳大利亚新南威尔士州的车牌文本。 系统硬件包括： Arduino微控制器 三个USB网络摄像头 超声波传感器 面包板 USB对接端口 跳线 LED模型车 如何运行： 将LED连接到Arduino引脚D11。 将超声波传感器的Trig引脚连接到D12，Echo连接到D13。 将摄像头模块连接到USB端口，以获取输入图像。 在MATLAB命令窗口中，输入webcamlist以检测连接的USB摄像头，并使用以下代码来测试摄像头： cam = webcam('Logitech'); preview(cam); 确保在运行前测试摄像头连接，并根据需要调整超声波传感器的设置。

神经网络识别的小程序，用于对26个字母的识别，采用C语言编写，TXT格式便于编辑和使用。

通用License Matlab，解压到 license 目录。

MATLAB的约瑟夫环的置乱程序，可用的，图片格式自己改下就好了。

花纹板密度与相关参数详解 前言 花纹钢板是一种表面带有固定形状凸起图案的钢板，常用于防滑、加固结构等场合。根据不同的应用场景，花纹钢板可以分为菱形、扁豆形以及圆豆形等多种类型。将详细介绍花纹钢板的基本厚度、允许偏差、纹高及其理论重量等相关知识。 菱形花纹钢板参数 基本厚度及允许偏差：- 2.5mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为21.6kg/m²。- 3.0mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为25.6kg/m²。- 3.5mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为29.5kg/m²。- 4.0mm： 允许偏差为±0.4mm，理论重量约为33.4kg/m²。- 4.5mm： 允许偏差为±0.4mm，理论重量约为37.3kg/m²。- 5.0mm： 允许偏差为+0.4mm/-0.5mm，理论重量约为42.3kg/m²。- 5.5mm： 允许偏差为+0.4mm/-0.5mm，理论重量约为46.2kg/m²。- 6.0mm： 允许偏差为+0.5mm/-0.6mm，理论重量约为50.1kg/m²。- 7.0mm： 允许偏差为+0.6mm/-0.7mm，理论重量约为59.0kg/m²。- 8.0mm： 允许偏差为+0.6mm/-0.8mm，理论重量约为66.8kg/m²。 纹高及允许偏差：- 2.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 3.0mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 3.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 4.0mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 4.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 5.0mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 5.5mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 6.0mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 7.0mm厚度： 纹高2.0mm，允许偏差±0.5mm。- 8.0mm厚度： 纹高2.0mm，允许偏差。

KNN基于MATLAB的惯性手势识别介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 收集了一个大型数据库，其中包含8个手势的1,000多个样本。隐马尔可夫模型（HMM）、K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在基准测试中进行了测试。实验结果表明，所采用的方法可以有效地识别手势。 为了促进对此主题的研究，向公众提供了源代码和数据库。指示在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。在MATLAB中运行“ SVM.m”脚本（需要libsvm）。在MATLAB中运行“ KNN.m”脚本。“ struct.mat”存储预先计算的数据。 笔记：如果使用数据库，请引用：谢春雨，栾尚珍，王海南，张宝昌：基于手机的手势识别基准。CCBR 2016：432-440。联系张宝昌。

该人脸识别小系统基于Fisher判别原理，采用MATLAB编写，具备友好的GUI接口。

该MATLAB椭圆积分程序可用于悬臂梁的椭圆积分求解，帮助分析其自由端的扰动问题。程序通过椭圆积分的方法对梁的变形进行建模，并精确计算自由端的响应。利用此程序，可以有效地解决在特定条件下，悬臂梁受力后的动态行为及其扰动情况。

这个模型描述了不同阶数的Kirchoff矩形板有限元模型。该元素采用主要的Hermitain形状函数族。Hermitain形状函数族具有简单的参数化方法，例如帕斯卡三角形。然而，9Node-27Dof Parametric Kirchoff板单元的形状函数相对复杂，类似于Pascal三角形。在大多数应用中，不需要对这种解系统求逆边界条件矩阵。该模型包括：4Node-12Dof Parametric Rec. Kirchoff弯板，4Node-16Dof Parametric Rec. Kirchoff弯板+扭板，9Node-27Dof Parametric Rec. Kirchoff弯板，以及9Node-36Dof Parametric Rec. Kirchoff弯板+扭板。