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三維<b>重建算法</b>

(1).問(wèn)題描述：旅行商問(wèn)題某售貨員要到若干城市去推銷商品

(1).問(wèn)題描述：旅行商問(wèn)題某售貨員要到若干城市去推銷商品，已知各城市之間的路程（或旅費(fèi)）。他要選定一條從駐地出發(fā)，經(jīng)過(guò)每個(gè)城市一遍，最后回到駐地的路線，使總的路程（或旅費(fèi)）最小。 (2).程序設(shè)計(jì)要求： a. 設(shè)計(jì)一個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 b. 任給一個(gè)輸入實(shí)例，能輸出最短路程及其路線 c. 能用圖形演示旅行商的推銷路線輸入要測(cè)試的文件名，如TSP6.txt,程序?qū)⒗脛?dòng)態(tài)規(guī)劃求解該問(wèn)題，給出最佳線路，并用圖形演示。

標(biāo)簽： 旅行商問(wèn)題城市商

上傳時(shí)間： 2016-03-17

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基于遺傳算法的試題庫(kù)智能組卷研究

基于遺傳算法的試題庫(kù)智能組卷研究，本文提出了三種利用遺傳算法智能組卷的方法。

標(biāo)簽： 算法試題庫(kù)

上傳時(shí)間： 2016-05-10

上傳用戶：fxf126@126.com
超分辨率重建的碩士論文

超分辨率重建的碩士論文，詳細(xì)介紹了現(xiàn)有超分辨率重建的常用算法，并提出基于小波的穩(wěn)健的超分辨率圖像重建算法，有考價(jià)值。

標(biāo)簽： 超分辨率碩士論文

上傳時(shí)間： 2017-08-22

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這是一個(gè)磁盤調(diào)度算法的源程序代碼

這是一個(gè)磁盤調(diào)度算法的源程序代碼，為C++格式的，里面包含了先來(lái)先服務(wù)等三個(gè)代碼的算法，與大家分享

標(biāo)簽： 磁盤源程序代碼調(diào)度算法

上傳時(shí)間： 2017-08-25

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三種實(shí)現(xiàn)方式

三種實(shí)現(xiàn)方式，采用MATLAB編程語(yǔ)言，一種是法國(guó)研究者設(shè)計(jì)的G Rilling 2007 另一種是MATLAB文件交換中心由Alan Tan開(kāi)發(fā)的plot_hht程序包，第三種是臺(tái)灣中央大學(xué)數(shù)據(jù)研究中心提供的EEMD包。其中，我使用了plot_hht程序包，其使用了三個(gè)終止條件，駐留分量的單調(diào)性，極值點(diǎn)與零點(diǎn)的個(gè)數(shù)相差不超過(guò)1，還有黃鍔1998經(jīng)典文獻(xiàn)提出的 SD>0.1，單調(diào)性的判斷，并不是去判定駐留分量是否是單調(diào)函數(shù)，而是當(dāng)曲線是雙曲線時(shí)，循環(huán)結(jié)束，由于沒(méi)有考慮端點(diǎn)效應(yīng)，程序比較簡(jiǎn)潔，好讀懂，大家學(xué)習(xí)HHT可以從這個(gè)程序包入手，在此拋磚引玉，希冀有人能比較這三種不同的算法的性能和時(shí)間復(fù)雜度，以及對(duì)各種信號(hào)的適應(yīng)性。

標(biāo)簽： 方式

上傳時(shí)間： 2013-12-26

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java入門編程合集

題目：古典問(wèn)題：有一對(duì)兔子，從出生后第3個(gè)月起每個(gè)月都生一對(duì)兔子，小兔子長(zhǎng)到第三個(gè)月后每個(gè)月又生一對(duì)兔子，假如兔子都不死，問(wèn)每個(gè)月的兔子總數(shù)為多少？ //這是一個(gè)菲波拉契數(shù)列問(wèn)題 public class lianxi01 { public static void main(String[] args) { System.out.println("第1個(gè)月的兔子對(duì)數(shù): 1"); System.out.println("第2個(gè)月的兔子對(duì)數(shù): 1"); int f1 = 1, f2 = 1, f, M=24; for(int i=3; i<=M; i++) { f = f2; f2 = f1 + f2; f1 = f; System.out.println("第" + i +"個(gè)月的兔子對(duì)數(shù): "+f2); } } } 【程序2】題目：判斷101-200之間有多少個(gè)素?cái)?shù)，并輸出所有素?cái)?shù)。程序分析：判斷素?cái)?shù)的方法：用一個(gè)數(shù)分別去除2到sqrt(這個(gè)數(shù))，如果能被整除，則表明此數(shù)不是素?cái)?shù)，反之是素?cái)?shù)。 public class lianxi02 { public static void main(String[] args) { int count = 0; for(int i=101; i<200; i+=2) { boolean b = false; for(int j=2; j<=Math.sqrt(i); j++) { if(i % j == 0) { b = false; break; } else { b = true; } } if(b == true) {count ++;System.out.println(i );} } System.out.println( "素?cái)?shù)個(gè)數(shù)是: " + count); } } 【程序3】題目：打印出所有的 "水仙花數(shù) "，所謂 "水仙花數(shù) "是指一個(gè)三位數(shù)，其各位數(shù)字立方和等于該數(shù)本身。例如：153是一個(gè) "水仙花數(shù) "，因?yàn)?53=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 public class lianxi03 { public static void main(String[] args) { int b1, b2, b3;

標(biāo)簽： java 編程

上傳時(shí)間： 2017-12-24

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30個(gè)數(shù)學(xué)建模智能算法及MATLAB程序代碼: chapter10基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法.r

30個(gè)數(shù)學(xué)建模智能算法及MATLAB程序代碼:chapter10基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法.rarchapter11基于多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法.rarchapter12免疫優(yōu)化算法在物流配送中心選址中的應(yīng)用 .rarchapter13粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器優(yōu)化設(shè)計(jì).rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于動(dòng)態(tài)粒子群算法的動(dòng)態(tài)環(huán)境尋優(yōu)算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter18魚(yú)群算法函數(shù)尋優(yōu).rarchapter19基于模擬退火算法的TSP算法.rarchapter1遺傳算法工具箱.rarchapter20基于遺傳模擬退火算法的聚類算法.rarchapter21模擬退火算法工具箱及應(yīng)用.rarchapter22蟻群算法的優(yōu)化計(jì)算——旅行商問(wèn)題(TSP)優(yōu)化 .rarchapter23基于蟻群算法的二維路徑規(guī)劃算法.rarchapter24 基于蟻群算法的三維路徑規(guī)劃算法.rarchapter25有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預(yù)測(cè).rarchapter26.rarchapter27無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——礦井突水水源判別.rarchapter28支持向量機(jī)的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷 .rarchapter29支持向量機(jī)的回歸擬合——混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè).rarchapter2基于遺傳算法和非線性規(guī)劃的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter30極限學(xué)習(xí)機(jī)的回歸擬合及分類.rarchapter3基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遺傳算法的LQR控制器優(yōu)化設(shè)計(jì).rarchapter6遺傳算法工具箱詳解及應(yīng)用 .rarchapter7多種群遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter8基于量子遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter9基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法.rar

標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)建模 matlab

上傳時(shí)間： 2021-11-28

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同源多傳感器加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法的研究

在工業(yè)應(yīng)用中常用一組傳感器對(duì)問(wèn)一個(gè)被測(cè)量目標(biāo)在一個(gè)過(guò)程的不同位置進(jìn)行測(cè)量，然而由于每個(gè)傳感器位于過(guò)程的不同位置，它們將不問(wèn)程度的受到嗓聲的干擾，為了從被嗓聲干擾的多傳感器測(cè)量值中獲得更準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，霱要進(jìn)“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何充分利用各個(gè)傳感器的信息，得到對(duì)被測(cè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)，本文主要研究了以加權(quán)的方式進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法，即研究如何對(duì)每個(gè)傳感器進(jìn)行加權(quán)，從而得到對(duì)被測(cè)參數(shù)最優(yōu)佑計(jì)的方法為此本文在介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基礎(chǔ)上，首先研究了基于奇異值分解的數(shù)據(jù)融合算法，通過(guò)對(duì)傳感器測(cè)量值構(gòu)成的矩陣進(jìn)行奇異值分解，利用每個(gè)傳感器測(cè)量值所對(duì)應(yīng)的奇異值，可以估計(jì)出對(duì)每個(gè)傳感器權(quán)值的最優(yōu)估計(jì)，從而在不要任何先驗(yàn)知識(shí)的條件下，可僅由多傳感器的測(cè)量值，利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測(cè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)，此外，在許多工業(yè)過(guò)程中，人們利用多傳感器測(cè)量同一過(guò)程參數(shù)以控制該參數(shù)在過(guò)程中的不同位置能根據(jù)需要進(jìn)行合理分布，此時(shí)人們希望利用多傳感器融合的測(cè)量結(jié)果，對(duì)每一個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，以獲得對(duì)每一個(gè)傳感器的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計(jì)。為此，本文進(jìn)一步研究了基于小波降噪和數(shù)據(jù)融合的傳感器數(shù)據(jù)重建算法，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果都說(shuō)明提出算法是有效的，最后，研究了非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)融合問(wèn)題，研究了加權(quán)無(wú)氣味卡爾曼濾波（UKF）方法，研究表明無(wú)氣味卡爾曼波波能克服了擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在狀態(tài)融合估計(jì)中的不足，可以得到了更準(zhǔn)確的狀態(tài)融合估計(jì)結(jié)關(guān)鍵詞多傳感器系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合，奇異值分解，UKF

標(biāo)簽： 傳感器數(shù)據(jù)融合

上傳時(shí)間： 2022-03-16

上傳用戶：aben
基于人臉識(shí)別算法的門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及嵌入式、人臉識(shí)別、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的提高，人們正在感受著科技帶來(lái)的便利和益處。該系統(tǒng)通過(guò)攝像頭獲取人臉圖像,在后臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)完成圖像識(shí)別,然后給單片機(jī)發(fā)送命令來(lái)控制門禁系統(tǒng)。軟件上首先利用小波變換對(duì)人臉圖像進(jìn)行2次小波分解,然后對(duì)低頻分量進(jìn)行離散余弦變換(DCT)提取特征值,最后利用歐氏距離和最近鄰分類器進(jìn)行識(shí)別。采用OpenCV人臉識(shí)別算法進(jìn)行處理輸出。達(dá)到該系統(tǒng)構(gòu)建簡(jiǎn)單、方便,識(shí)別速度快且準(zhǔn)確率較高。本文主要介紹了基于人臉識(shí)別算法的門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在對(duì)人臉識(shí)別算法研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)整個(gè)門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)闡述。主要內(nèi)容包含以下幾點(diǎn)： 1．簡(jiǎn)單的介紹了課題研究的背景、目的及意義，介紹了人臉識(shí)別的背景，闡述了國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別的現(xiàn)狀以及人臉識(shí)別的難點(diǎn)，還介紹了相關(guān)的技術(shù)。 2．人臉識(shí)別算法的研究：主要對(duì)Gabor濾波算法、K-L變換算法、Haar特征提取算法這三種特征提取算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，也對(duì)PCA和LDA這兩種人臉識(shí)別算法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述和實(shí)驗(yàn)的對(duì)比。 3．門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：從需求分析入手對(duì)系統(tǒng)的總體模式、總體結(jié)果、功能模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等各部分進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹。 4．系統(tǒng)的測(cè)試：在對(duì)核心算法人臉識(shí)別進(jìn)行了詳細(xì)的研究以及整個(gè)門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)結(jié)束后，對(duì)于整合實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，進(jìn)行了詳細(xì)的測(cè)試，并給出了功能測(cè)試報(bào)告和性能測(cè)試報(bào)告。本文設(shè)計(jì)的基于人臉識(shí)別的門禁系統(tǒng)，在一定程度上可以較好的識(shí)別人臉.

標(biāo)簽： 人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2022-05-28

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采用低分辨率位置傳感器的正弦波永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng).rar

近年來(lái)，隨著永磁材料的發(fā)展，永磁同步電機(jī)應(yīng)用日益廣泛。永磁同步電機(jī)根據(jù)反電動(dòng)勢(shì)和電流波形的不同，可分為梯形波永磁同步電機(jī)(無(wú)刷直流電機(jī))和正弦波永磁同步電機(jī)(永磁同步電機(jī))。正弦波永磁同步電機(jī)為實(shí)現(xiàn)其正弦波驅(qū)動(dòng)控制需要連續(xù)的轉(zhuǎn)子位置信號(hào)，通常采用機(jī)械位置傳感器(旋轉(zhuǎn)變壓器、光電編碼器等)，機(jī)械位置傳感器雖可以提供高精度的轉(zhuǎn)子位置信息，但其體積大，價(jià)格高，增加了轉(zhuǎn)子的慣量，且性能易受環(huán)境因素的影響，限制了永磁同步電機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)合。近年來(lái)受到廣泛的關(guān)注的無(wú)位置傳感器技術(shù)，是通過(guò)檢測(cè)反電動(dòng)勢(shì)(電壓)或電流等過(guò)零點(diǎn)獲取轉(zhuǎn)子的位置信號(hào)，此技術(shù)雖取消了機(jī)械位置傳感器，但存在控制復(fù)雜，位置檢測(cè)精度不高，運(yùn)行轉(zhuǎn)速范圍受到限制等問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題，本文研究采用低成本的低分辨率位置傳感器取代機(jī)械位置傳感器，通過(guò)位置估算法得到高分辨率的轉(zhuǎn)子位置信號(hào)，以實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的正弦波驅(qū)動(dòng)控制問(wèn)題。首先，本文分析了傳統(tǒng)的采用位置區(qū)間的平均速度和采用平均速度并引用平均加速度實(shí)現(xiàn)位置估算法的原理，針對(duì)其不足提出了一種改進(jìn)的方法，該法通過(guò)對(duì)位置區(qū)間初始速度的估算，可以顯著提高速度、位置的估算精度。本文建立上述三種位置估算法的Matlab仿真模型，并對(duì)其進(jìn)行了仿真研究，仿真結(jié)果表明：改進(jìn)位置估算方法即使在加減速等動(dòng)態(tài)性能過(guò)程中也能保持較小的位置誤差，性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。其次，完成了以TI公司的數(shù)子信號(hào)處理器(DSP)TMS320LF2407A為主控芯片，以IR公司IR2110為驅(qū)動(dòng)芯片采用低分辨率位置傳感器的正弦波永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)的硬件電路的設(shè)計(jì)和調(diào)試工作。探討了正弦波永磁同步電機(jī)在采用無(wú)電流傳感器的電流開(kāi)環(huán)控制時(shí)的控制策略問(wèn)題。在此情況下電壓相位角φ對(duì)電機(jī)運(yùn)行性能有重要的影響，為得到最佳的φ=f(ω)曲線，需根據(jù)負(fù)載特性進(jìn)行優(yōu)化。最后，完成了基于TMS320LF2407A采用低分辨率位置傳感器的正弦波永磁同步電機(jī)的軟件設(shè)計(jì)，文中詳細(xì)討論了位置估算程序和實(shí)現(xiàn)SVPWM程序的設(shè)計(jì)和調(diào)試，并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

標(biāo)簽： 分辨率位置傳感器正弦波

上傳時(shí)間： 2013-07-23

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