function [GO, GF] = gabor2(I, gamma, lambda, b, theta, phi, shape);

时间: 2024-05-31 11:09:41 浏览: 174
ZIP

gaborfilter(I,Sx,Sy​,fr,theta):二维 Gabor 滤波器方程-matlab开发

这是一个 MATLAB 函数，用于生成 Gabor 滤波器。下面是参数的解释： - I：输入图像 - gamma：Gabor 滤波器的纵横比 - lambda：Gabor 滤波器的波长 - b：Gabor 滤波器的带宽 - theta：Gabor 滤波器的方向（以弧度为单位） - phi：Gabor 滤波器的相位偏移 - shape：输出滤波器的形状，可以是 'valid'、'same' 或 'full' 函数的输出是两个矩阵：GO 和 GF。GO 是实部，GF 是虚部。可以将它们合并为一个复数矩阵，用于对图像进行 Gabor 滤波。
阅读全文

相关推荐

rar

Gabor Matlab.rar_MATLAB gabor_gabor_gabor matlab_gabor matlab_

\lambda,\theta,\sigma,\gamma,\phi) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2 + \gamma^2y^2}{2\sigma^2}}e^{i(2\pi\frac{\lambda}{\lambda_0}x\cos\theta - 2\pi\frac{\lambda}{\lambda_0}y\sin\theta - \phi)} \] ...
rar

GABOR.rar_gabor_gabor滤波_matlab gabor滤波

\lambda,\theta,\sigma,\gamma,\phi) = e^{-\frac{x'^2 + \gamma^2y'^2}{2\sigma^2}}e^{i(2\pi\frac{\lambda}{\lambda_0}x'\cos\theta + \phi)} \] 其中，\( (x',y') \) 是图像坐标相对于滤波器中心的偏移，\( \...

function [G,gabout] = gaborfilter(I,Sx,Sy,f,theta) if nargin < 5 Sx = 3; Sy = 2; f = 16; theta = pi/2; end

其中输入参数 I 是待滤波的图像，Sx 和 Sy 是 Gabor 滤波器的尺度参数，f 是频率参数，theta 是方向参数。如果输入参数的个数小于 5，则使用默认参数值进行滤波。接着，判断输入的图像是否为 RGB 彩色图像，如果是，...

[~,T] = gaborfilter(I);

这是一段MATLAB代码，用于对图像I进行Gabor滤波，并返回滤波后的图像和滤波器的参数。具体步骤如下： 1. 调用gaborfilter函数对图像I进行Gabor滤波，该函数返回两个值：滤波后的图像和滤波器的参数。 2. 使用...

sum += (gabor_transform(i, j, s, k, theta, phi) - gabor_transform(i, j, s, k, theta, phi)) ** 2解释一下这段代码

因此，sum = (gabor_transform(i, j, s, k, theta, phi) - gabor_transform(i, j, s, k, theta, phi)) ** 2计算了同一位置的两个Gabor变换值之间的平方误差。这里的两个Gabor变换值都是使用相同的Gabor核参数计算出...

def Gabor_process(img): # get shape H, W, _ = img.shape # gray scale gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32) # define angle As = [0, 45, 90, 135] # prepare pyplot plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2) out = np.zeros([H, W], dtype=np.float32) # each angle for i, A in enumerate(As): # gabor filtering _out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A) # add gabor filtered image out += _out # scale normalization out = out / out.max() * 255 out = out.astype(np.uint8) return out

这是一个使用 Gabor 滤波器对图像进行处理的函数。具体来说，输入参数为图像，输出为处理后的图像。函数首先获取输入图像的尺寸和灰度图像，接着定义了一组 Gabor 滤波器的角度，并准备好 pyplot（可能是用于可视化...

g = gabor(wavelength,orientation); gabormag = imgaborfilt(img1,g);

这段代码是在Matlab中用于进行Gabor滤波的。具体来说，它首先定义了一个Gabor滤波器g，其中wavelength表示波长，orientation表示方向。然后，它使用imgaborfilt函数对图像img1进行滤波，并将结果存储在gabormag中。 ...

2d-gabor的matlab代码

function gb=gabor_fn(bw,gamma,psi,lambda,theta) %bw = 1; %gamma = 0.5; %psi = 0; %lambda = 4; %theta = pi/4; sigma = lambda/pi*sqrt(log(2)/2)*(2^bw+1)/(2^bw-1); sigma_x = sigma; sigma_y = sigma/gamma;...

import os import cv2 import numpy as np def gabor_kernel(ksize, sigma, gamma, lamda, alpha, psi): """ reference https://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma / gamma ymax = xmax = ksize // 2 # 9//2 xmin, ymin = -xmax, -ymax # print("xmin, ymin,xmin, ymin",xmin, ymin,ymax ,xmax) # X(第一个参数，横轴)的每一列一样， Y（第二个参数，纵轴）的每一行都一样 (y, x) = np.meshgrid(np.arange(ymin, ymax + 1), np.arange(xmin, xmax + 1)) # 生成网格点坐标矩阵 # print("y\n",y) # print("x\n",x) x_alpha = x * np.cos(alpha) + y * np.sin(alpha) y_alpha = -x * np.sin(alpha) + y * np.cos(alpha) print("x_alpha[0][0]", x_alpha[0][0], y_alpha[0][0]) exponent = np.exp(-.5 * (x_alpha ** 2 / sigma_x ** 2 + y_alpha ** 2 / sigma_y ** 2)) # print(exponent[0][0]) # print(x[0],y[0]) kernel = exponent * np.cos(2 * np.pi / lamda * x_alpha + psi) print(kernel) # print(kernel[0][0]) return kernel def gabor_filter(gray_img, ksize, sigma, gamma, lamda, psi): filters = [] for alpha in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4): print("alpha", alpha) kern = gabor_kernel(ksize=ksize, sigma=sigma, gamma=gamma, lamda=lamda, alpha=alpha, psi=psi) filters.append(kern) gabor_img = np.zeros(gray_img.shape, dtype=np.uint8) i = 0 for kern in filters: fimg = cv2.filter2D(gray_img, ddepth=cv2.CV_8U, kernel=kern) gabor_img = cv2.max(gabor_img, fimg) i += 1 p = 1.25 gabor_img = (gabor_img - np.min(gabor_img, axis=None)) ** p _max = np.max(gabor_img, axis=None) gabor_img = gabor_img / _max print(gabor_img) gabor_img = gabor_img * 255 return gabor_img.astype(dtype=np.uint8) def main(): dir_path = '7/' files = os.listdir(dir_path) for i in files: print(i) img = cv2.imread(dir_path + "/" + i) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gabor_img = gabor_filter(img_gray, ksize=9, sigma=1, gamma=0.5, lamda=5, psi=-np.pi / 2) Img_Name = "5/gabor/" + str(i) cv2.imwrite(Img_Name, gabor_img) main()

这段代码定义了一个函数，用于生成一个Gabor滤波器核（Gabor kernel）。其中，使用了Python中的三个模块，分别是os、cv2和numpy。函数的输入参数为ksize、sigma、gamma、lamda、alpha和psi，分别表示核的大小、标准...

function [ Gaborfilter ]=Ga(theta,num) Gaborfilter=zeros(num,num); x=[-(num-1)/2:1:(num-1)/2]; y=[-(num-1)/2:1:(num-1)/2]; xx=zeros(num,num); yy=zeros(num,num); Gaborfilter=zeros(num,num); for i=1:num for j=1:num xx(i)=x(i).*cos(theta)+y(j).*sin(theta); yy(j)=-x(i).*sin(theta)+y(j).*cos(theta); Gaborfilter(i,j)=exp((xx(i)^2+0.25*yy(j)^2)/(-50))*exp(1i*((2*pi*xx(i)/10))); end end %figure(1),mesh(x,y,real(Gaborfilter));%显示Gabor空域卷积核 end

其中，输入参数为 theta 和 num，theta 表示 Gabor 滤波器的方向，num 表示 Gabor 滤波器的大小（num*num）。函数的输出是 Gabor 滤波器。 在代码中，首先定义了一个 num*num 的零矩阵 Gaborfilter，然后定义了 x ...

function [ Gaborfilter ]=Ga(theta,num) %图像Gabor滤波卷积核初始化 %输入参数: %theta:卷积核方向[-90 90] %num:卷积核大小 %还有其他参数，在函数内部修改 %输出:Gabor卷积核 Gaborfilter=zeros(num,num); x=[-(num-1)/2:1:(num-1)/2]; y=[-(num-1)/2:1:(num-1)/2]; xx=zeros(num,num); yy=zeros(num,num); Gaborfilter=zeros(num,num); for i=1:num for j=1:num xx(i)=x(i).*cos(theta)+y(j).*sin(theta); yy(j)=-x(i).*sin(theta)+y(j).*cos(theta); Gaborfilter(i,j)=exp((xx(i)^2+0.25*yy(j)^2)/(-50))*exp(1i*((2*pi*xx(i)/10))); end end %figure(1),mesh(x,y,real(Gaborfilter));%显示Gabor空域卷积核 end

这是一个用于初始化图像Gabor滤波卷积核的函数，输入参数包括卷积核方向theta和卷积核大小num，函数内部会根据这些参数生成一个Gabor卷积核。具体实现过程是通过循环遍历卷积核中的每个元素，计算其在theta方向上的...

if nargin < 5 Sx = 3; %x的方向尺度为3 Sy = 2; %y的方向尺度为2 f = 16; %频率为16 theta = pi/2; %Gabor滤波器为垂直方向 end % 检测I是否给定类的对象 if ndims(I) == 3 %R\G\B...3 I = rgb2gray(I); end if isa(I,'double')~=1 I = double(I); end %循环，并且sx向零取整 for x = -fix(Sx):fix(Sx) %循环，并且sy向零取整 for y = -fix(Sy):fix(Sy) %计算xPrime xPrime = x * cos(theta) - y * sin(theta); %计算yPrime yPrime = y * cos(theta) + x * sin(theta); G(fix(Sx)+x+1,fix(Sy)+y+1) = exp(-.5*((xPrime/Sx)^2+(yPrime/Sy)^2))*sin(2*pi*f*xPrime); end end %二维卷积 Imgabout = conv2(I,double(imag(G)),'same'); %实部卷积 %二维卷积 Regabout = conv2(I,double(real(G)),'same'); %虚部卷积 %计算 gabout = sqrt(Imgabout.*Imgabout + Regabout.*Regabout); gabout = mat2gray(gabout); gabout = imresize(gabout, [10, 10], 'bilinear');

代码中的变量Sx和Sy分别表示Gabor滤波器在x和y方向上的尺度大小，f表示滤波器的频率，theta表示滤波器的方向角度。代码中的循环用于遍历不同的x和y值，计算Gabor滤波器在不同位置的响应值。最后，代码使用二维卷积的...

import numpy as np import cv2 def PSO_Gabor(func, x0, bounds, niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1=1, c2=1): nparams = len(bounds) x = np.zeros((nparticles, nparams)) v = np.zeros_like(x) pbest = np.zeros_like(x) fitness = np.zeros(nparticles) gbest = np.zeros(nparams) gbest_fitness = np.inf for i in range(nparticles): x[i,:] = x0 + np.random.uniform(-1, 1, size=nparams) v[i,:] = np.random.uniform(-1, 1, size=nparams) pbest[i,:] = x[i,:] fitness[i] = func(x[i,:]) if fitness[i] < gbest_fitness: gbest_fitness = fitness[i] gbest = x[i,:] for _ in range(niters): for i in range(nparticles): v[i,:] = w*v[i,:] + c1*np.random.uniform(0,1,size=nparams)*(pbest[i,:] - x[i,:]) + c2*np.random.uniform(0,1,size=nparams)*(gbest - x[i,:]) x[i,:] = np.clip(x[i,:] + v[i,:], bounds[:,0], bounds[:,1]) fitness[i] = func(x[i,:]) if fitness[i] < pbest[i]: pbest[i,:] = x[i,:] if fitness[i] < gbest_fitness: gbest_fitness = fitness[i] gbest = x[i,:] return gbest def gabor_kernel(size, sigma, theta, lambd, gamma): """生成Gabor核""" kernel = cv2.getGaborKernel((size, size), sigma, theta, lambd, gamma, 0, ktype=cv2.CV_32F) return kernel def func(image, kernel): """使用Gabor核进行变换""" transformed = cv2.filter2D(image, cv2.CV_8UC3, kernel) return transformed image = cv2.imread('G:/python/python.wenjian/images/lw2.jpg', 0) best_params = PSO_Gabor(func, image, (image,2), niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1=1, c2=1) print(gabor_kernel)这段代码有哪些问题

1. 当定义函数 gabor_kernel(size, sigma, theta, lambd, gamma) 时，没有使用函数参数，而是直接输出了 Gabor 核； 2. 函数 PSO_Gabor(func, x0, bounds, niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1=1, c2=1) 的参数 ...

如何用matlab将空间域的传统 Gabor 函数可视化

g = gabor(sz, lambda, theta, psi, sigma, gamma) 其中，sz 是生成的 Gabor 函数的大小；lambda 是波长；theta 是方向；psi 是相位偏移；sigma 是标准差；gamma 是椭圆度。 以下是一个示例代码，...

self.sigma1, self.theta1, self.Lambda1, self.psi1, self.gamma1, self.bias1 = self.generate_parameters(channel1//2, in_channels)

具体地，这里使用了一个 Gabor 滤波器，其中 sigma1 表示高斯函数的标准差，theta1 表示 Gabor 滤波器的方向，Lambda1 表示 Gabor 滤波器的波长，psi1 表示 Gabor 滤波器的相位偏移，gamma1 表示 Gabor ...

帮我用python实现2D-FFT的Gabor滤波

gabor = np.exp(-(x_theta**2 + gamma**2*y_theta**2)/(2*sigma**2))*np.cos(2*np.pi*x_theta/lambd + psi) # 进行图像滤波 filtered_image = cv2.filter2D(image, cv2.CV_32F, gabor) return filtered_image ...

2d gabor提取纹理 matlab

2D Gabor滤波器是一种常用的方法，用于提取图像中的纹理信息。在MATLAB中，可以通过使用gabor函数来实现。 首先，在MATLAB命令窗口中，输入gabor来查看该函数的详细信息和用法。可以看到gabor函数的语法格式...

def evaluate_test(): import preprocess """ 在未训练的数据集上进行测试 :return: """ filters = Gabor().build_filters() from tqdm import tqdm from data import CK, Fer2013, Jaffe _, x, y = Fer2013().gen_train_no() train = [] for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) train.append(res) train = np.array(train) test = [] _, x, y = Jaffe().gen_train_no() for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) test.append(res) test = np.array(train) Classifier().SVM(train, test) test = [] _, x, y = CK().gen_train_no() for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) test.append(res) test = np.array(train) Classifier().SVM(train, test)

首先，函数调用Gabor().build_filters()方法获取Gabor滤波器，然后使用Fer2013、Jaffe和CK数据集中的部分数据生成训练集和测试集，对每个样本进行预处理，包括灰度化和自适应直方图均衡化等操作。接着，使用Gabor()....

Regabout = conv2(I,double(real(G)),'same');

具体来说，代码中使用了 MATLAB 中的 conv2 函数进行二维卷积运算，将输入图像 I 和 Gabor 滤波器的实部分量 real(G) 作为输入，得到卷积结果 Regabout。其中，'same' 表示输出的大小与输入大小相同。 在计算 Gabor...

最新推荐

recommend-type

Fourier变换-Gabor变换-Wigner分布-小波变换实例分析.docx

Fourier 变换、Gabor 变换、Wigner 分布、小波变换实例分析 Fourier 变换是一种常用的信号处理方法，通过对信号进行傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号，从而获取信号的频率信息。Gabor 变换是一种短时...
recommend-type

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
recommend-type

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。