MATLAB Josephus Circle Shuffling Program

findcircle.m是一个用于在图像中寻找圆的MATLAB函数。它通过处理图像数据，识别出图像中的圆形结构，从而实现圆的检测和提取。此函数对圆形目标的检测提供了高效的算法，适用于各种应用场景。

这是一个用MATLAB语言编写的车牌识别程序，该程序能够完整识别车牌的字样，并且将每个识别的号码保存在一个Excel表格中，便于后续的查询和管理。 功能概述 图像输入：用户提供带有车牌的图像，程序将自动识别并提取车牌部分。 字符识别：通过图像处理技术，程序可精确识别车牌上的文字和数字。 结果输出：所有识别的车牌号会按顺序保存在Excel文件中，方便数据存储和访问。 使用方法 将车辆图像输入到程序中。 程序自动进行车牌区域定位和字符分割。 最终识别的号码会输出至Excel表格，以便后续数据分析和追踪。 该程序适用于交通管理、停车场管理等多种场景。

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。

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。

在PL/SQL程序设计中，开发者将使用PL/SQL语言编写存储过程、触发器以及函数等数据库对象。PL/SQL是Oracle数据库的扩展，它结合了SQL和过程化编程的优点，能够实现复杂的业务逻辑处理。 在编写PL/SQL程序设计时，需要特别注意异常处理、游标管理以及事务控制等关键部分。使用PL/SQL，程序员可以通过更清晰的代码结构来提升数据库操作的效率与安全性。 此外，PL/SQL支持声明式变量、控制结构以及复杂的数据结构，允许开发者编写功能强大的数据库操作脚本。 总之，掌握PL/SQL程序设计不仅能提升开发效率，还能为实现高性能的数据库操作提供有力支持。

In this guide, we will generate random point coordinates within a circle of radius r using the Homogeneous Poisson Point Process (HPPP). The following parameters will be required: % Covered Area: The percentage of the area covered within a circle of radius r. Input Parameters:- Density (λ): The intensity or density of points within the area.- Radius (r): The radius of the circle within which points are randomly distributed. Using these inputs, the HPPP process will calculate random point coordinates to model spatial distributions in the circular region defined by radius r.

Grad-Unit转换器是相对重力处理和调整程序(GrAd)的子GUI。如果您不熟悉单位类型（例如，如果您问自己“像程序的创建者一样”这里的nm/s^2是什么），那么在阅读一些论文时可能会对不同重力单位的值（如mikroGal等）感到困惑。您可以在此处获取zip文件，将unitc.m和unitc.fig复制到您的路径并运行unitc.m。

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。

DFT MATLAB Source Code and opencv.js-wechat WeChat Mini-program lib for opencv.js version 4.3.0 runs using WebAssembly. To try the demo, import the project from demo\\miniprogram into the developer tools, then preview it. Open debugging on your phone and follow these steps: Click 'Get wasm' and wait 5-10 seconds for initialization to complete. Tap 'Grayscale Lena' to check if the grayscale Lena image displays correctly. Click 'Capture Camera'; after a 5-10 second load, verify if it successfully tracks the face (red box) and eyes (blue box). Server-side setup: Execute npx http-server ./ in demo\\server, then open the browser to initialize with: API wasm.init({ url: \"http://www.aiotforest.com/opencv.zip\", // wasm or zip file URL type: \"zip\", // format: wasm or zip (contains only compressed wasm) useCache: true, // enable cache to save wasm to user files, reducing future data usage self: this, ... });