討論了利用GPS多普勒頻移觀測(cè)值確定運(yùn)動(dòng)載體速度的基本原理,估計(jì)了這一方法可以達(dá)到的精 度。為驗(yàn)證該方法的可靠性及穩(wěn)定性,做了兩個(gè)試驗(yàn):靜態(tài)試驗(yàn)和動(dòng)態(tài)試驗(yàn),試驗(yàn)中實(shí)測(cè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理采用 VAES軟件。理論研究和數(shù)據(jù)處理結(jié)果均表明,在衛(wèi)星分布較好的情況下,載體速度的確定精度可達(dá)mm/s。
標(biāo)簽： VAES GPS 動(dòng)態(tài) 多普勒頻移
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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為研究棉田農(nóng)藥噴灑機(jī)器人導(dǎo)航路徑識(shí)別方法, 以 自然環(huán)境下采集的棉田圖像為研究背景, 在L ab 色彩空間 進(jìn)行處理, 把棉株從土壤背景中識(shí)別出來。通過最大方差閾 值分割法將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像, 并經(jīng)過中值濾波去除噪 聲。二值圖像垂直方向投影做直方圖, 利用波谷位置確定左 右壟分界線。根據(jù)左右壟棉株位置平均得到導(dǎo)航離散點(diǎn), 通 過Hough 變換得到導(dǎo)航路徑, 進(jìn)而得到導(dǎo)航控制參數(shù)。利用 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系將圖像坐標(biāo)系中的導(dǎo)航信息轉(zhuǎn)換到世界坐 標(biāo)系, 從而控制機(jī)器人行走。基于A S2R 機(jī)器人對(duì)連續(xù)動(dòng)態(tài) 圖像進(jìn)行分析, 該方法獲得的導(dǎo)航參數(shù)是完全可行的。
標(biāo)簽： 圖像 背景 ab 農(nóng)藥
上傳時(shí)間： 2016-07-18
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STC12C5410AD單片機(jī)溫度濕度采集,并將模擬量通過對(duì)半查找法查表轉(zhuǎn)換成溫度值
標(biāo)簽： C5410 5410 STC 12C
上傳時(shí)間： 2016-07-23
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矩量法是求解電磁場(chǎng)邊界值問題中一種行之有效的數(shù)值方法.它所做的工作是將積分方程化為差分方程,或?qū)⒎e分方程中積分化為有限求和,從而建立代數(shù)方程組,故它的主要工作量是用計(jì)算機(jī)求解代數(shù)方程組.所以,在矩量法求解代數(shù)方程組過程中,矩陣規(guī)模的大小涉及到占用內(nèi)存的多少,在很大程度上影響了計(jì)算的速度.如何盡可能的減少矩陣存儲(chǔ)量,成為加速矩量法計(jì)算的關(guān)鍵.此處介紹了方法
標(biāo)簽： 方程 積分 矩量法 電磁場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2016-07-31
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上傳時(shí)間： 2013-12-19
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利用人臉的灰度值的不同可以高效識(shí)別人臉區(qū)域以及定位的功能，以及可以識(shí)別非人臉
標(biāo)簽： 人臉 灰度 定位 識(shí)別
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溫度計(jì)最大轉(zhuǎn)化時(shí)間750微秒,顯示溫度-55到+125度,顯示精度為0.1度顯示采用4LE共陽顯示測(cè)溫值。
標(biāo)簽： 750 125 0.1 4LE
上傳時(shí)間： 2014-11-28
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用可調(diào)電阻調(diào)節(jié)電壓值作為模擬溫度的輸入量，當(dāng)溫度低于30℃時(shí)，發(fā)出長嘀報(bào)警聲和光報(bào)警，當(dāng)溫度高于60℃時(shí)，發(fā)出短嘀報(bào)警聲和光報(bào)警。測(cè)量的溫度范圍在0－99℃。
標(biāo)簽： 電阻 電壓 模擬 溫度
上傳時(shí)間： 2016-08-09
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在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
標(biāo)簽： SVM 分 分散
上傳時(shí)間： 2016-08-19
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