通過算法，讓曲線擬合，反映出數據的趨勢，平滑化處理
標簽： hyf
上傳時間： 2016-02-16
上傳用戶：Yumii_K
用C語言實現了基本數據結構與部分算法，采用了C語言基于接口的設計思路，對模塊化設計的思路有不小的啟發。
標簽： C言語 數據結構 接口設計
上傳時間： 2016-04-13
上傳用戶：kangjingyu
pid,電機,算法書籍，可供參考，里面有幾本，需要調四軸的人可以看一下
上傳時間： 2016-05-12
上傳用戶：blacklcj
自己編寫的免疫算法優化的遺傳算法(IGA)，相比傳統遺傳算法加入了免疫算法中的抗體抗原記憶等思想，用來訓練神經網絡。此算法經過時間訓練預測，模式識別等測試，效果很好。-
上傳時間： 2016-07-29
上傳用戶：wmw0312
實現解密的RSA算法c代碼，編譯沒問題，在keil調試過能夠使用。
上傳時間： 2017-04-22
上傳用戶：有有有y
基于貝葉斯算法的模式識別課程論文標準，相當標準，簡單易懂
上傳時間： 2017-10-29
上傳用戶：hhh豐富
對于數據缺失的EM算法，對應于《模式識別》書上的第三章47題
上傳時間： 2018-11-19
上傳用戶：Rachel
《模式分類》書上第三章47題的含有數據缺失情況下的EM算法，python
標簽： EM算法
上傳時間： 2018-11-20
上傳用戶：Rachel
型號: VK36W4D 封裝：SOP16/QFN16 產品品牌：VINTEK/元泰 產品年份：新年份 深圳永嘉微電原廠直銷，大量現貨更有優勢！讓您的生產高枕無憂。 1.概述： VK36W4D是一款抗干擾能力強，穿透能力高的水位檢測專用觸摸芯片。 封裝為SOP16 上電就能檢測水位點是否有水，水從無水到有水，從有水到無水，都可以檢測出來。 檢測時可以不接觸到水在水箱外面檢測到水位，也可以用金屬探針接觸到水來檢測水位。 在高干擾或者AC開關電源的應用中也可以正常工作。 2. 特性： - 工作電壓范圍：2.2V-5.5V。 - 待機模式；3V無負載功耗典型值7uA。 - 低壓復位（LVR）電壓為2.0V。 - 專用管腳外接電容CS（10nF-47nF）調靈敏度，電容越大靈敏度越高。 - 無鍵觸摸4S后進入待機模式 3. 應用： - 霧化器，加濕器。 - 咖啡機，飲水機。 - 魚缸，浮水器。 - 浴缸，潔具 水位檢測 背景技術： 目前的檢水方式主要有探針檢水、水位傳感器檢水(光電式水位傳感器,超聲波水位傳感器)和干簧管檢水等方式，但這些方式的應用成本高，并且其安裝時需要用到很長的連接線路，為了配合長的連接線路，容易使得產品的結構受到限制，并且拆裝復雜，價格昴貴，不利于產品的推廣及普及廣泛應用。 技術實現要素： 為解決上述問題，本實用新型的目的在于提供一種觸摸感應檢水電路，能夠準確檢測是否有水，并且能夠降低電路的成本幾個等級，簡化檢水的結構，使得拆裝便利，有利于產品的生產。 VK36WXX系列（最多支持9個檢測點） 是一款用于一段液位檢測的專用集成電路。基于電容感應的檢測原理，集成我們公司花費多年研究的獨特算法，能夠做到智能識別，無論是有液體上電，還是無液體上電，都能正確指示液位狀態。本產品既可適用于直接接觸液體的檢測裝置，也可適用于不直接接觸液體的檢測裝置。尤其是非接觸式的檢測更安全更方便、更有優勢，也可防腐蝕、防污染 1.液體檢測器 2.觸摸開關 3.加溫器 4.噴霧器 5 水池、水箱、水缸、液體皿 聯系人：許 先生 聯系手機：188 9858 2398 （微信） 聯系QQ：191 888 5898； E-mail：zes1688@163.com
標簽： 36W SOP VK 36 16 6D W6 水位檢測 檢測 水位
上傳時間： 2019-11-14
上傳用戶：szsjzr1688
移動機器人路徑規劃尤其是未知環境下機器人路徑規劃是機器人技術中的一個重要研究領域，得到了很多研究者的關注，并取得了一系列重要成果。目前已存在許多用來解決該問題的優化算法，但是此類問題屬于N-Hard問題，尋求更佳的算法就成為該領域的一個研究熱點。為此，根據機器人路徑規劃算法的研究現狀和向智能化，仿生化發展的趨勢，研究了一種基于圖的機器人路徑規劃螞蟻優化算法。算法首先用柵格法對機器人的工作空間進行建模，并用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造出一個連通圖，由一組螞蟻在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑。最后，借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識，用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，在此基礎上，結合計算機仿真結果，證實了本文提出的算法的有效性和收斂性。迄今為止，對于未知環境下機器人路徑規劃，人們已經探索出了許多有效的求解方法諸如虛擬力場法、基于學習或Q學習的規劃方法、滾動窗口規劃方法、非啟發式方法及各類定位、導航方法等等。近年來，不少學者用改進的遺傳算法、神經網絡、隨機樹、蟻群算法等方法對未知環境下機器人路徑進行了規劃機器人路徑規劃算法向智能化、仿生化發展是一個明顯的趨勢.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，諸如搜索空間大、算法復雜、效率不高等，尤其對于未知環境，不少路徑規劃算法的復雜度較高，甚至無法求解，根據日前的研究現狀和不足，本文提出了一種用于解決未知環境下機器人路徑規劃的基于圖的螞蟻算法，理論分析和實驗結果都證明了本文算法的有效性和收斂性本課題研究的主要內容本文在用概格法對機器人的工作空間進行建模的基礎上，用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造一個連通圖，由一組螞蚊在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑并借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，結合計算機仿真，證明了本文算法的有效性和收斂性
上傳時間： 2022-03-10
上傳用戶：kingwide
