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自己编写的Dopler效应Matlab程序代码。

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简介：
通过自主开发的多普勒效应 MATLAB 源代码，能够清晰地展示波源前进速度与波传播之间存在的密切联系。该程序允许用户灵活地调整波源的移动速度，从而观察到正激波以及斜激波的形成情况。为了更深入地理解和应用此工具，您可以查阅我撰写的博文以获取更详细的说明和效果演示。

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    这段简介可以描述为：“我自己编写的字典学习代码”是一款由个人独立开发的软件工具，旨在通过自定义算法优化和管理数据字典，适用于各种编程项目的数据处理需求。 自己编写了字典学习的代码，并非直接使用工具箱中的代码。这段文字易于理解伊雪创作的内容，采用部分样本作为初始字典进行实现。
     
  • 我自己用QT编写的小手写演示程序
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    这是一款由作者使用Qt框架独立开发的手写演示应用程序，旨在提供便捷的手写输入体验和直观的操作界面。 QT是一个强大的跨平台应用程序开发框架，由Trolltech公司（现为Nokia）开发，并支持C++编程语言。它提供了丰富的库，帮助开发者创建GUI应用、移动应用、网络程序以及多媒体项目等。 在使用QT实现的一个手写识别示例中，我们可以看到如何利用QT的图形处理能力来模拟和分析手写输入。QPainter类是这一过程中的关键工具之一，能够支持线条绘制、曲线生成等多种绘图操作，从而实现在界面上的手写效果。 完成一个基本的手写识别系统通常需要经历以下几个步骤： 1. **数据捕获**：通过监听鼠标或触摸屏事件来捕捉用户的笔迹。在QT中可以通过重载`mouseMoveEvent()`函数实现这一功能。 2. **路径构建**：记录用户书写过程中的坐标点，并将这些点连接成平滑的曲线，利用QPainterPath类进行处理。 3. **手势识别**：对手写路径进行分析以识别特定的手势或字符。这可能需要使用连通组件分析等技术来提取笔画特征。 4. **特征匹配**：比较从手写输入中提取出的特征与预定义的模板，这一过程通常依赖于机器学习模型如神经网络。 5. **结果展示**：在界面上显示识别到的文字或字符。QT提供了多种控件支持文本渲染功能，例如`QLabel`和`QTextEdit`等。 此外，在实际应用中还需要考虑性能优化及用户体验的改进，比如利用GPU加速计算、提供实时反馈等功能。通过这些步骤和技术的应用，可以将一个简单的手写识别示例发展成为一个高效且用户友好的系统。
     
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