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  • 實現拉升圖片的功能

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    上傳時間: 2017-04-04

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  • 無意間在網上找到這本書,已經絕版了也很難找到所以放上來分享給大家,提供大家學習 本書對SCSI的介紹偏重於軟件開發方面。在介紹了SCSI的基本概念後

    無意間在網上找到這本書,已經絕版了也很難找到所以放上來分享給大家,提供大家學習 本書對SCSI的介紹偏重於軟件開發方面。在介紹了SCSI的基本概念後,介紹了SCSI編程的程序化方法,並在DOS和Windows下研究了ASPI(高級SCSI編程接口),在Windows和Windows NT下研究了ASPI32的擴展,在介紹SCSI在UNIX平臺的應用時,把重點放在了Linux平臺上

    標簽: SCSI 基本概念

    上傳時間: 2014-01-07

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  • 這是超前滯后門在wcdma位同步的應用的matlab源代碼

    這是超前滯后門在wcdma位同步的應用的matlab源代碼,對16倍升余弦匹配濾波器輸出位同步

    標簽: matlab wcdma 位同步 源代碼

    上傳時間: 2013-12-17

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  • 檔案傳輸協定(FTP)為目前相當普遍與廣泛使用之網路 應用。然而在傳統檔案傳輸協定之設計下

    檔案傳輸協定(FTP)為目前相當普遍與廣泛使用之網路 應用。然而在傳統檔案傳輸協定之設計下,資料 傳輸透過Out-of-Band(OOB)之機制,意即透過控制頻道(control channel)傳輸指令 ,而實際資料 傳輸則另外透過特定之通訊埠以及TCP連 線,進行 傳送。如此一來 可確保資料 傳輸之可靠與穩定性,但另一方面則會造成傳輸率 (throughput)效能低落 。因此,在本計劃中,我們透過使用SCTP協定並利 用多重串 流 (multi-stream)機制,達到以In-Band機制達成Out-of-Band傳輸之相同效果。在本研究之最後亦透過於開放原始碼系統實作並實際量 測,証

    標簽: 63799 FTP

    上傳時間: 2013-12-10

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  • 浮式鉆井平臺升沉運動分析

    浮式鉆井平臺(船)在海上處于漂浮狀態時,由于風浪的作用會產生升沉、搖擺、漂移等運動。 重點分析了浮式鉆井平臺(船)的升沉運動特性并建立了運動數學模型,闡述了其對鉆井船的影響, 找出了鉆井船升沉與波高、波浪周期的關系,并通過深水工程勘察船的工程實例對上述理論進行了 驗證,為浮式平臺配套升沉補償裝置的設計提供依據

    標簽: 鉆井 運動分析

    上傳時間: 2017-02-17

    上傳用戶:瓦力瓦力hong

  • 神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

    神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內存,并且采用柵 格法進行路徑規劃,其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡,其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入,神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網絡的權值隨機地賦值 , 其后接下式進行學 習: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經元 1在t時刻對 應的權值 ;a(∽ 謂整系 數 ; (『l網絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ,如果神 經元 的數量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 .節點就會表示更多的區域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義,在每個學習階段的結柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應該采用較少的網絡 節點升 始學習,逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習,自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構,可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息.如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中,可采用人】:神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ,足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息,在盡可能短的時問內

    標簽: 神經網絡 智能機器人 導航

    上傳時間: 2022-02-12

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  • 電磁場在目標識別中的應用

    電磁場在目標識別中的應用

    標簽: 電磁場 中的應用 目標識別

    上傳時間: 2013-04-15

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  • 激光在工藝中的應用

    激光在工藝中的應用

    標簽: 激光 工藝 中的應用

    上傳時間: 2013-05-20

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  • 壓電陶瓷換能器在醫學超音波儀器的應用

    壓電陶瓷換能器在醫學超音波儀器的應用

    標簽: 陶瓷 超音波

    上傳時間: 2013-07-13

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  • 激光在精密計量中的應用

    激光在精密計量中的應用

    標簽: 激光 中的應用 精密 計量

    上傳時間: 2013-06-07

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