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&& &&& 【图解】信用卡额度快速提到10万+的方法
信用卡额度10万+，小融身边有不少这样的盆友，有些多张卡的总额度甚至高达80万，小融佩服的五体投地！！那么，有什么办法快速提高到10万+吗？
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京ICP备号-2&&&&京公网安备34有没有挣钱最快的方法?我是个学生,我想继续读书,可是家里不出学费_百度知道查看: 2679|回复: 6
EXCEL朗读单元格数字时，怎样才能读出每个字符，而不是读成金额？
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我在使用EXCEL朗读功能时，需要对一串串字符进行输入核对，但是它朗读时总是读成金额，譬如123，我要让它读成1、2、3，而它朗读成一百二十三，不知各位能人是否有办法？谢谢！！
3楼的方法能用，但是如果字符长短不一时就不行了，不知道有没有更好的方法？
[ 本帖最后由 shqpcwh 于
13:42 编辑 ]
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应该不可以。
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& & & & & & & &
将数据区域自定义单元格格式为&# # # # # #&，核对完后，再改单元格格式为常规，试一下..........
#的多少根据根据单元格内字符长度而定，中间加一空格
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设置成格式“####”已经试过，的确可以，不失为是一种好办法，谢谢3楼。
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dingdingding
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3楼的虽然好用，可是如果数字长短不一时就不行了，不知道还有什么更好方法？
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人民币纸币面额识别方法的研究
【摘要】：纸币是现代金融的血液,是当今世界上必不可少的东西。自建国以来我国共发行了五套人民币,目前正在流通的是第四套和第五套。纸币面额识别是所有金融设备一个必不可少的组成模块,本文在广泛查阅大量国内外参考文献关于纸币面额识别的基础上,通过仔细分析和研究纸币清分机中的面额识别模块,针对我国人民币自身的特征,设计了两种识别方法。
本文的核心技术在于图像的预处理和识别。首先,为了保证识别的准确性,需要对图像进行预处理,如去除噪声、图像增强、定位分割、图像倾斜校正等。在倾斜校正的过程中,本文提出了采用直线拟合的方法计算出边框底线所在直线的斜率,从而计算出纸币图像的倾斜度,然后再进行图像旋转。在图像定位分割中采用了灰度投影的方法,从而准确定位出纸币的上下和左右边界,使图像和背景分离开来。在纸币识别过程中,一方面根据纸币图像的特殊性,提出了采用轴对称掩膜的方法来提取人民币特征;另一方面充分利用神经网络的并行分布处理和高的容错性特点,将BP神经网络算法应用于纸币的面额识别。大量实验结果表明,该识别算法不仅能够识别新币和感染轻微噪声的纸币,而且对缺损较少但仍能流通的残币、旧币仍具有很强的鲁棒性。当一张人民币通过该识别网络后,识别的结果包括:(1)人民币的面额;(2)人民币正、反面。
识别算法中除了采用神经网络进行识别外,还尝试了模板匹配的方法。传统的二维模板匹配虽然实现简单,但计算量十分庞大,花费时间太长。针对此情况提出了采用一维灰度投影的模板匹配方法。实验结果表明,后者在保证了匹配准确率略高的前提下,识别速度也明显高于前者。基于BP神经网络的识别方法由于采用了轴对称掩膜技术来提取纸币特征,所以只需考虑纸币的正面正放和反面正放这两种进入状态即可,与一维投影模板匹配识别一种面额需要考虑正面正放、正面倒放、反面正放、反面倒放相比,在识别率基本相同的情况下,当用于新币种的人民币或其它国家的纸币纸币识别时,推广能力明显高于后者。
【关键词】：
【学位授予单位】：沈阳工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2005【分类号】：TP391.4【目录】：
Abstract6-11
1 绪论11-15
1．1 课题的背景及意义11-13
1．1．1 背景11-12
1．1．2 意义12-13
1．2 当前研究情况13
1．3 纸币面额识别的基本过程13-14
1．4 软硬件环境14-15
2 纸币图像的采集及存储格式15-22
2．1 图像采集的基本理论15-18
2．1．1 确定型图像场抽样15-17
2．1．2 图像量化17-18
2．2 图像输入设备18-20
2．2．1 扫描方式18
2．2．2 图像输入设备的选取18-20
2．3 图像表示及存储格式20-22
2．3．1 图像表示20-21
2．3．2 图像的存储格式21-22
3 图像的预处理22-41
3．1 图像的噪声22-25
3．1．1 噪声的特征22-23
3．1．2 噪声的模型23-24
3．1．3 噪声的来源24
3．1．4 图像系统常见噪声24-25
3．2 图像的平滑25-29
3．2．1 邻域平均法25-26
3．2．2 中值滤波26-29
3．3 图像的增强29-34
3．3．1 直方图的概念29-30
3．3．2 直方图修正30-31
3．3．3 直方图均匀化31-34
3．4 图像的阈值分割34-35
3．5 图像的倾斜校正35-38
3．6 纸币图像的定位分割38-41
4 特征提取41-47
4．1 掩膜的概念41-44
4．2 轴对称掩膜44-45
4．3 提取特征45-47
5 基于人工神经网络的纸币面额识别方法47-71
5．1 模式识别概述47-50
5．1．1 模式和模式类47-48
5．1．2 模式识别系统的组成48-49
5．1．3 模式识别方法49-50
5．2 神经网络与模式识别的关系50-57
5．2．1 神经网络简介50-51
5．2．2 神经网络模式识别特点及其模型51-54
5．2．3 反向传播算法(BP算法)54-57
5．3 基于 BP神经网络的纸币面额识别方法57-70
5．3．1 输入层和输出层单元数的确定57-58
5．3．2 隐层单元数的确定58-59
5．3．3 初始值和神经元激励函数的选取59-60
5．3．4 仿真实验及结果分析60-70
5．4 小结70-71
6 基于模板匹配的纸币面额识别方法71-76
6．1 传统的二维模板匹配方法71-73
6．2 基于灰度投影的一维匹配算法73-74
6．3 两种模板匹配方法的比较74-75
6．4 小结75-76
7 结论76-78
参考文献78-81
在学研究成果81-82
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