自动检测

能够自动监测SQL Server中的数据锁，并在检测到时自动终止相应进程，以释放锁资源。

MATLAB 的信号里，Hilbert 变换真的是个老熟人了。想自动检测信号里的“innosignals”？靠它准没错。hilbert函数一上场，瞬时幅度、相位统统搞定，信号包络就这么出来了。

该程序设计稳定可靠，适合初学者学习和进阶使用。除了基础功能外，还可以扩展多种算法实现。对于大学生而言，可直接用于课程设计、大作业和毕业设计等项目，同时提供答疑支持，促进共同学习和进步。

通过 Shell 脚本自动检测 DB2 的锁等待问题，真的是 DBA 工具箱里的一个小利器。脚本逻辑清晰，执行完能直接告诉你哪条 SQL 在“卡人”，还能顺带抓出锁的持有者，蛮适合线上巡检用的。尤其是配合 DB2 的SNAPSHOT_LOCKWAIT和SNAPSHOT_STATEMENT，基本就能把锁冲突看得一清二楚。 DB2 的锁机制其实挺“细腻”的，读锁、写锁、意向锁各种组合拳，稍有不慎就容易出现锁等待。如果你常在大并发场景下业务，遇到应用慢得要命的情况，不妨先跑跑这个脚本，说不定真能揪出罪魁祸首。 Shell 脚本写得还挺接地气的，用的是ksh，配合几个echo和touch命令，日志和输

本实战项目利用Python结合OpenCV库完成车牌识别功能。涵盖图像预处理、车牌定位、字符分割及模板匹配识别等关键步骤，适用于智能交通和车辆管理等应用领域。首先进行图像预处理，包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作以突出车牌区域。然后利用OpenCV实现车牌定位，包括边缘检测、轮廓查找和形态学操作，准确提取车牌区域。接下来进行字符分割，采用垂直投影法和滑动窗口法将车牌中的字符区域分割出来。最后利用模板匹配方法对字符进行识别，通过预先准备的字符模板库实现精确识别。该项目不仅可用于学习车牌识别技术，还可应用于车辆追踪、违章查询和停车场管理等功能，提升交通管理效率。

最初我在Matlab上执行了我的运动检测，并更新了代码，后来我将流程转移到C语言上，以在DSP板上实现。这是一份在DSP板上工作的报告，但你可以找到其背后的概念。

时间平均的背景建模方法，在静态场景下效果挺不错。这个 MATLAB 项目用起来比较直观，逻辑清晰，适合做视频里的运动检测。嗯，整体的流程是先拿几帧图像做平均，搞出个背景模型，每来一帧就和背景一比，看差异大不大。差异大的地方，就是动的地方。代码结构也不复杂，像imabsdiff、mean这些函数，基本都能看懂。适合新手练手，也方便你后续加点自己的逻辑，比如人形检测、车辆跟踪啥的。视频监控场景的图像，还是挺吃这些老派但稳定的方法的。你要是自己写个检测系统，又不想用深度学习，像Temporal_Averaging_BS.zip这种资源就蛮有用的。建议你下载下来跑一跑，把阈值、滑动平均这些参数调调看，

在matlab中开发图像运动检测功能，用于探测物体运动。

针对传统方法难以有效判断拉杆转子装配状态的问题，提出一种利用分形理论分析拉杆转子装配振动检测信号的新方法。通过拉杆转子装配振动检测试验，获取不同螺栓预紧状态下的振动响应信号，并运用分形理论对其进行分析，计算矩形盒维数和多重分形谱参数。 研究发现，螺栓松动会导致振动响应信号的盒维数增加，当盒维数大于1.25时，即可判定转子装配不合格。此外，利用多重分形谱参数作为支持向量机的特征向量，可以有效识别拉杆转子的装配状态。

MATLAB开发中，通过噪声分类技术实现了定向的语音活动检测。这项技术专注于语音和非语音的分类（VAD）。