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二進制退避算法

序列二次規(guī)劃SQP算法

本文檔采用序列二次規(guī)劃求解非線性優(yōu)化問題，

標(biāo)簽： SQP 序列算法

上傳時間： 2016-05-28

上傳用戶：曉東131455
30個數(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.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于動態(tài)粒子群算法的動態(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)化計算——旅行商問題(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.rarchapter26.rarchapter27無導(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支持向量機的回歸擬合——混凝土抗壓強度預(yù)測.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.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

上傳時間： 2021-11-28

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基于OpenCV的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn).rar

OpencV是用來實現(xiàn)計算機視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學(xué)、信號處理、視頻監(jiān)控、科學(xué)可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術(shù)問題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實用、豐富，理論結(jié)合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關(guān)理論方法直接進行編碼實現(xiàn)。 "基于OPENCV的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言第一章使用OpenCV實現(xiàn)計算機視覺技術(shù) 1.1 計算機視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實例演示本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風(fēng)格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設(shè)計 3.4 函數(shù)實現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫本章小結(jié) 第四章數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學(xué) 本章小結(jié) 第七章結(jié)構(gòu)與識別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標(biāo)檢測函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測本章小結(jié) 第八章圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態(tài)學(xué)（morhing functions）本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識別工具本章小結(jié) 第十二章核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標(biāo)定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點 12.2 解線性標(biāo)定方程組程序本章小結(jié) 第十三章運動與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計的累積函數(shù) 13.2 運動模板函數(shù) 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預(yù)估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標(biāo)跟蹤與檢測本章小結(jié) 第十四章立體視覺第一部分——照相機定標(biāo) 14.1 坐標(biāo)系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標(biāo) 14.6 OpenCV中的定標(biāo)函數(shù) 14.7 CVUT介紹本章小結(jié) 第十五章立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹本章小結(jié) 第十六章立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹本章小結(jié) 第十七章立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug

標(biāo)簽： OpenCV 計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)

上傳時間： 2013-07-18

上傳用戶：huyiming139
WCDMA數(shù)字直放站數(shù)字上下變頻及降低峰均比的研究與FPGA實現(xiàn).rar

隨著3G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的展開，移動用戶數(shù)量逐漸增加，用戶和運營商對網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和覆蓋要求也越來越高。而在實際工作中，基站成本在網(wǎng)絡(luò)投資中占有很大比例，并且基站選址是建網(wǎng)的主要難題之一。同基站相比，直放站以其性價比高、建設(shè)周期短等優(yōu)點在我國移動網(wǎng)絡(luò)上有著大量的應(yīng)用。目前，直放站已成為提高運營商網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、解決網(wǎng)絡(luò)盲區(qū)或弱區(qū)問題、增強網(wǎng)絡(luò)覆蓋的主要手段之一。但由于傳統(tǒng)的模擬直放站受周邊環(huán)境因素影響較大、抗干擾能力較差、傳輸距離受限、功放效率低，同時設(shè)備間沒有統(tǒng)一的協(xié)議規(guī)范，無法滿足系統(tǒng)廠商與直放站廠商的兼容，所以移動通信市場迫切需要通過數(shù)字化來解決這些問題。本文正是以設(shè)計新型數(shù)字化直放站為目標(biāo)，以實現(xiàn)數(shù)字中頻系統(tǒng)為研究重心，圍繞數(shù)字中頻的相關(guān)技術(shù)而展開研究。文章介紹了數(shù)字直放站的研究背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，闡述了數(shù)字直放站系統(tǒng)的設(shè)計思想及總體實現(xiàn)框圖，并對數(shù)字直放站數(shù)字中頻部分進行了詳細的模塊劃分。針對其中的數(shù)字上下變頻模塊設(shè)計所涉及到的相關(guān)技術(shù)作詳細介紹，涉及到的理論主要有信號采樣理論、整數(shù)倍內(nèi)插和抽取理論等，在理論基礎(chǔ)上闡述了一些具體模塊的高效實現(xiàn)方案，最終利用FPGA實現(xiàn)了數(shù)字變頻模塊的設(shè)計。在數(shù)字直放站系統(tǒng)中，降低峰均比是提高功放工作效率的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先概述了降低峰均比的三類算法，然后針對目前常用的幾種算法進行了仿真分析，最后在綜合考慮降低峰均比效果與實現(xiàn)復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，提出了改進的二次限幅算法。通過仿真驗證算法的有效性后，針對其中的噪聲整形濾波器提出了“先分解，再合成”的架構(gòu)實現(xiàn)方式，并指出其中間級窄帶濾波器采用內(nèi)插級聯(lián)的方式實現(xiàn)，最后整個算法在FPGA上實現(xiàn)。在軟件無線電思想的指導(dǎo)下，本文利用系統(tǒng)級的設(shè)計方法完成了WCDMA數(shù)字直放站中頻系統(tǒng)設(shè)計。遵照3GPP等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，完成了系統(tǒng)的仿真測試和實物測試。最后得出結(jié)論：該系統(tǒng)實現(xiàn)了WCDMA數(shù)字直放站數(shù)字中頻的基本功能，并可保證在現(xiàn)有硬件不變的基礎(chǔ)上實現(xiàn)不同載波間平滑過渡、不同制式間輕松升級。

標(biāo)簽： WCDMA FPGA 數(shù)字

上傳時間： 2013-07-07

上傳用戶：林魚2016
WCDMA下行鏈路同步的研究和FPGA實現(xiàn).rar

同步技術(shù)在許多通訊系統(tǒng)中都是至關(guān)重要的，而WCDMA作為第三代移動通信的標(biāo)準(zhǔn)之一，對其同步算法進行研究是非常必要的。FPGA在許多硬件實現(xiàn)中充當(dāng)了很重要的角色，所以研究如何在FPGA上實現(xiàn)同步算法是非常具有實際意義的。本文討論了三步小區(qū)搜索的算法，仿真了其性能，并且對如何進行算法的FPGA移植展開了深入的討論。本文對三步小區(qū)搜索的算法按照算法計算量和運算速度的標(biāo)準(zhǔn)分別進行了比較和討論，并以節(jié)省資源和運行穩(wěn)定為前提進行了FPGA移植。最終在主同步中提出了改進型的PSC匹配濾波器算法，在FPGA上提出了采用指針型雙口RAM的實現(xiàn)方式；在輔同步中提出了改進型PFHT算法并采用查表遍歷算法判決，在FPGA上提出了用綜合型邏輯方式來實現(xiàn)；在導(dǎo)頻同步中采用了移位寄存器式擾碼生成算法，并引入了計分制判決算法。與以往的WCDMA同步的FPGA實現(xiàn)相比，本文提出的實現(xiàn)方案巧妙地利用了FPGA的并行運算結(jié)構(gòu)，在XILINX的V4芯片上只用了500個slice就完成了整個小區(qū)搜索，最大限度地節(jié)省了資源，為小區(qū)搜索在FPGA中的模塊小型化提供了途徑。

標(biāo)簽： WCDMA FPGA 下行鏈路

上傳時間： 2013-08-05

上傳用戶：leileiq
基于FPGA的細胞圖像識別預(yù)處理的硬件研究

本文提出了一種基于FPGA的細胞圖像識別系統(tǒng)方案，該系統(tǒng)中FPGA處于核心地位，F(xiàn)PGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片，構(gòu)造專用處理功能，實現(xiàn)彩色圖像灰度化、灰度變換、中值濾波、低通濾波、灰度圖像二值化等算法。這部分處理的數(shù)據(jù)量非常大，由于采用FPGA處理，產(chǎn)生的時延變得很小；最后系統(tǒng)機進行識別處理的是二值圖像，數(shù)據(jù)量也很小。所進行的仿真實驗取得了良好的效果，給出了部分源代碼和實驗結(jié)果。設(shè)計采用VHDL語言描述，并使用電子設(shè)計自動化(EDA)工具進行了模擬和驗證。

標(biāo)簽： FPGA 圖像識別預(yù)處理硬件

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：xwd2010
WCDMA數(shù)字直放站數(shù)字上下變頻

隨著3G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的展開，移動用戶數(shù)量逐漸增加，用戶和運營商對網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和覆蓋要求也越來越高。而在實際工作中，基站成本在網(wǎng)絡(luò)投資中占有很大比例，并且基站選址是建網(wǎng)的主要難題之一。同基站相比，直放站以其性價比高、建設(shè)周期短等優(yōu)點在我國移動網(wǎng)絡(luò)上有著大量的應(yīng)用。目前，直放站已成為提高運營商網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、解決網(wǎng)絡(luò)盲區(qū)或弱區(qū)問題、增強網(wǎng)絡(luò)覆蓋的主要手段之一。但由于傳統(tǒng)的模擬直放站受周邊環(huán)境因素影響較大、抗干擾能力較差、傳輸距離受限、功放效率低，同時設(shè)備間沒有統(tǒng)一的協(xié)議規(guī)范，無法滿足系統(tǒng)廠商與直放站廠商的兼容，所以移動通信市場迫切需要通過數(shù)字化來解決這些問題。本文正是以設(shè)計新型數(shù)字化直放站為目標(biāo)，以實現(xiàn)數(shù)字中頻系統(tǒng)為研究重心，圍繞數(shù)字中頻的相關(guān)技術(shù)而展開研究。文章介紹了數(shù)字直放站的研究背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，闡述了數(shù)字直放站系統(tǒng)的設(shè)計思想及總體實現(xiàn)框圖，并對數(shù)字直放站數(shù)字中頻部分進行了詳細的模塊劃分。針對其中的數(shù)字上下變頻模塊設(shè)計所涉及到的相關(guān)技術(shù)作詳細介紹，涉及到的理論主要有信號采樣理論、整數(shù)倍內(nèi)插和抽取理論等，在理論基礎(chǔ)上闡述了一些具體模塊的高效實現(xiàn)方案，最終利用FPGA實現(xiàn)了數(shù)字變頻模塊的設(shè)計。在數(shù)字直放站系統(tǒng)中，降低峰均比是提高功放工作效率的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先概述了降低峰均比的三類算法，然后針對目前常用的幾種算法進行了仿真分析，最后在綜合考慮降低峰均比效果與實現(xiàn)復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，提出了改進的二次限幅算法。通過仿真驗證算法的有效性后，針對其中的噪聲整形濾波器提出了“先分解，再合成”的架構(gòu)實現(xiàn)方式，并指出其中間級窄帶濾波器采用內(nèi)插級聯(lián)的方式實現(xiàn)，最后整個算法在FPGA上實現(xiàn)。在軟件無線電思想的指導(dǎo)下，本文利用系統(tǒng)級的設(shè)計方法完成了WCDMA數(shù)字直放站中頻系統(tǒng)設(shè)計。遵照3GPP等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，完成了系統(tǒng)的仿真測試和實物測試。最后得出結(jié)論：該系統(tǒng)實現(xiàn)了WCDMA數(shù)字直放站數(shù)字中頻的基本功能，并可保證在現(xiàn)有硬件不變的基礎(chǔ)上實現(xiàn)不同載波間平滑過渡、不同制式間輕松升級。

標(biāo)簽： WCDMA 數(shù)字下變頻直放站

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：趙安qw
單總線多點溫度測量系統(tǒng)(DS18B20)

主要在于在系統(tǒng)啟動時能利用二叉樹搜索算法自動掃描單總線上的多個DS18B20,并提取它們各自的64位的ROM-ID號!通過這些ID號,就能對單總線上的多個DS18B20分別進行驅(qū)動了。每一行都有詳細的標(biāo)注，決對能節(jié)約你的程序閱讀時間。單片機是51系列哈。如果有不明白的，請加QQ:278742825

標(biāo)簽： 18B B20 DS 18

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：star_in_rain
GLONASS衛(wèi)星信號的捕獲及其仿真

本文通過介紹GLONASS衛(wèi)星信號的組成和特性，分析了廣泛用于衛(wèi)星信號捕獲的串行二維搜索捕獲算法的算法原理；在考慮算法實現(xiàn)所需要的時間和涉及的計算量的前提下，分析了計算量較少，捕獲時間較短的并行碼相位搜索和部分匹配濾波兩種捕獲算法，對兩種算法的算法流程進行了詳細的分析，并利用matlab對算法進行仿真實現(xiàn)，成功解算出GLO—NASS信號的碼相位偏移和載波多普勒偏移，驗證了兩種算法在GLONASS信號捕獲中的可行性。

標(biāo)簽： GLONASS 衛(wèi)星信號仿真

上傳時間： 2014-04-24

上傳用戶：84425894
a星路徑規(guī)劃

a星路徑規(guī)劃，各種方式的實現(xiàn)，用于二維路徑查找算法，（包括使用數(shù)組，鏈表，堆的實現(xiàn)）各種搜索算法

標(biāo)簽： 路徑規(guī)劃

上傳時間： 2013-11-30

上傳用戶：liglechongchong