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AT89C2051驅(qū)動步進電機的電路和源碼:AT89C2051驅(qū)動步進電機的電路和源碼 程序:stepper.c stepper.hex/* * STEPPER.C * sweeping stepper's rotor cw and cww 400 steps * Copyright (c) 1999 by W.Sirichote */＃i nclude c:\mc5151io.h /* include i/o header file */ ＃i nclude c:\mc5151reg.hregister unsigned char j,flag1,temp; register unsigned int cw_n,ccw_n;unsigned char step[8]={0x80,0xc0,0x40,0x60,0x20,0x30,0x10,0x90} #define n 400/* flag1 mask byte 0x01 run cw() 0x02 run ccw() */main(){ flag1=0; serinit(9600); disable(); /* no need timer interrupt */ cw_n = n; /* initial step number for cw */ flag1 |=0x01; /* initial enable cw() */while(1){ { tick_wait(); /* wait for 10ms elapsed */energize(); /* round-robin execution the following tasks every 10ms */ cw(); ccw(); } }}cw(){ if((flag1&0x01)!=0) { cw_n--; /* decrement cw step number */ if (cw_n !=0) j++; /* if not zero increment index j */ else {flag1&=~0x01; /* disable cw() execution */ ccw_n = n; /* reload step number to ccw counter */ flag1 |=0x02; /* enable cww() execution */ } }
標簽：
C2051
2051
89C
AT
上傳時間：
2013-11-21
上傳用戶：boyaboy
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有N個城市，編號為0、1…N-1，每個城市之間的路徑長度保存在二位數(shù)組a中，如a[i][j]表示城市i與城市j的路徑長度。求某個城市到其余城市的最短路徑。
標簽：
城市
上傳時間：
2014-01-05
上傳用戶：徐孺
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車牌定位－－－VC++源代碼程序
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
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1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時間：
2014-01-08
上傳用戶：songrui
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C++Primer中文版 第三版
深入系列
Primer 第三版
著
中中文文版版潘愛民張麗譯
Addison-Wesley 中國電力出版社
www.infopower.com.cn
Stanley B Lippman
J o s é e L a j o i e
標簽：
Primer
Addison-Wesley
infopower
www
上傳時間：
2014-01-14
上傳用戶：myworkpost
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Floyd-Warshall算法描述
1)適用范圍：
a)APSP(All Pairs Shortest Paths)
b)稠密圖效果最佳
c)邊權(quán)可正可負
2)算法描述：
a)初始化：dis[u,v]=w[u,v]
b)For k:=1 to n
For i:=1 to n
For j:=1 to n
If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then
Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j]
c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣
3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(fù)雜度O(n^3)。
考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽：
Floyd-Warshall
Shortest
Pairs
Paths
上傳時間：
2013-12-01
上傳用戶：dyctj
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使用說明
使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實現(xiàn)精確的車牌定位。
具體步驟
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
pic
使用說明
目錄
上傳時間：
2014-01-17
上傳用戶：851197153
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問題描述
設(shè)有n種不同面值的硬幣，各硬幣的面值存于數(shù)組T[1:n]中。現(xiàn)要用這些面值的硬幣來找錢，可以實用的各種面值的硬幣個數(shù)不限。當只用硬幣面值T[1],T[2],…,T[i]時，可找出錢數(shù)j的最少硬幣個數(shù)記為C(i,j)。若只用這些硬幣面值，找不出錢數(shù)j時，記C(i,j)=∞。
編程任務(wù)
設(shè)計一個動態(tài)規(guī)劃算法，對1≤j≤L，計算出所有的C( n,j )。算法中只允許實用一個長度為L的數(shù)組。用L和n作為變量來表示算法的計算時間復(fù)雜性
數(shù)據(jù)輸入
由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1行中有1個正整數(shù)n（n<=13），表示有n種硬幣可選。接下來的一行是每種硬幣的面值。由用戶輸入待找錢數(shù)j。
結(jié)果輸出
程序運行結(jié)束時，將計算出的所需最少硬幣個數(shù)輸出到文件output.txt中。
標簽：
上傳時間：
2016-07-28
上傳用戶：yangbo69
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function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data)
[data_n,in_n] = size(data)
m= 2 ％ Exponent for U
max_iter = 100 ％ Max. iteration
min_impro =1e-5 ％ Min. improvement
c=3
[center, U, obj_fcn] = fcm(data, c)
for i=1:max_iter
if F(U)>0.98
break
else
w_new=eye(in_n,in_n)
center1=sum(center)/c
a=center1(1)./center1
deta=center-center1(ones(c,1),:)
w=sqrt(sum(deta.^2)).*a
for j=1:in_n
w_new(j,j)=w(j)
end
data1=data*w_new
[center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c)
center=center./w(ones(c,1),:)
obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2)
end
end
display(i)
result=zeros(1,data_n) U_=max(U)
for i=1:data_n
for j=1:c
if U(j,i)==U_(i)
result(i)=j continue
end
end
end
標簽：
data
function
Exponent
obj_fcn
上傳時間：
2013-12-18
上傳用戶：ynzfm
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Visual Studio 6.0是Microsoft公司推出的一個可視化應(yīng)用程序集成開發(fā)環(huán)境（IDE Integrate Develop Environment）。
Visual Studio IDE不僅支持Visual C++，還支持Visual Basic、Visual J++、Visual InterDev等Microsoft系列開發(fā)工具。
本簡介介紹了通過 ActiveX Automation 接口顯示 AutoCAD 對象以及使用 Visual Basic for Applications 編程環(huán)境對這些對象進行編程的相關(guān)概念。
標簽：
Visual
Studio
Environment
Microsoft
上傳時間：
2013-12-16
上傳用戶：sjyy1001
