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在線監測系統

這是一個求數獨遊戲的m-file 在matlab的命令窗口鍵入>> sudo7 或者run sudo7 的m-file 之後在 9x9 的方格內填入數獨的問題

這是一個求數獨遊戲的m-file 在matlab的命令窗口鍵入>> sudo7 或者run sudo7 的m-file 之後在 9x9 的方格內填入數獨的問題按下 "計算是否有解" 的功能鍵若不是存在多組的解，則可以按下 "顯示結果" 的功能鍵，也可以載入作者測試的"date1"或"date2" 但不可載入及修改"condition"

標簽： m-file sudo7 matlab gt

上傳時間： 2016-11-18

上傳用戶：waizhang
本文是以數位訊號處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發

本文是以數位訊號處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發，而其主要分為硬體電路與軟體程式兩部分來完成。而就硬體電路來看分為量測電路模組、DSP周邊電路及RS232通訊模組、輸出模組三個部分，其中在輸出上可分為電流輸出、電壓輸出以及binary command給加熱驅動裝置, RS232 除了可以與PC聯絡外也可以與具有CPU的熱能驅動器做命令傳輸。在計畫中分析現有工業用加熱驅動裝置和溫度曲線的關係，並瞭解其控制情況。軟體方面即是溫控器之中央處理器程式，亦即DSP控制程式，其中包括控制理論、感測器線性轉換程式、I/O介面及通訊協定相關程式。在控制法則上，提出一個新的加熱體描述模型，然後以前饋控制為主並輔以PID控制，得到不錯的控制結果。

標簽： Processor Digital Singal DSP

上傳時間： 2013-12-24

上傳用戶：zjf3110
AVR ATmega48 SPI最簡單測試碼！透過spi_data[x]陣列寫入想要傳送的資料

AVR ATmega48 SPI最簡單測試碼！透過spi_data[x]陣列寫入想要傳送的資料，而x則是控制傳送第x筆數，而接腳輸出則在PortB的預設接腳內，只要修改spi_data就可以透過示波器看到SPI的信號了！

標簽： spi_data ATmega AVR SPI

上傳時間： 2014-06-09

上傳用戶：jcljkh
橋梁桿系結構的計算程序

橋梁桿系結構的計算程序，本程序用來計算： * * 1、結構指定截面上在均布力、集中力、溫度(差)、支座位移等荷 * * 載作用下的內力、撓度以及各支座反力； * * 2、結構指定截面的內力、撓度及支反力影響線。 * * 程序具有輸入數據前處理功能，考慮了結構對稱性的利用，并可處 * * 理鉸接或半鉸結點，同時，程序還考慮了結點彈性支承的影響。

標簽： 計算程序

上傳時間： 2017-03-29

上傳用戶：nanfeicui
哈希查找方法能在一段數據中以最快的方式找到想要的那個數

哈希查找方法能在一段數據中以最快的方式找到想要的那個數，這種算法解決的關鍵就是哈系算法的建立函數。

標簽： 數據方式

上傳時間： 2014-12-20

上傳用戶：ljmwh2000
學生信息管理系統,學生信息管理系統

學生信息管理系統,學生信息管理系統，在VC++環境下的學生信息管理系統，有點簡單，但是對於初學者還是不錯的。

標簽： 信息管理系統

上傳時間： 2014-09-01

上傳用戶：bcjtao
DS1302顯示在7段顯示器

DS1302顯示在7段顯示器，在自己的版子上測試成功

標簽： 1302 DS

上傳時間： 2013-12-16

上傳用戶：894898248
模式識別誕生于20世紀20年代,隨著40年代計算機的出現,50年代的人工智能的興起,模式識別在60年代初迅速發展成一門學科.它所研究的理論和方法在很多科學和技術領域中得到了廣泛的重視,推動了人工智能系

模式識別誕生于20世紀20年代,隨著40年代計算機的出現,50年代的人工智能的興起,模式識別在60年代初迅速發展成一門學科.它所研究的理論和方法在很多科學和技術領域中得到了廣泛的重視,推動了人工智能系統的發展,在很多地方得到了成功的應用.

標簽： 模式識別人工智能 50 發展

上傳時間： 2013-12-24

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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

上傳用戶：qingfengchizhu
CMSIS—DAP下載器源碼在STM32F103C8T6上實現

說明： CMSIS—DAP下載器源碼，在STM32F103C8T6上實現，支持cortex全系單片機下載調試(CMSIS-DAP downloader source code, implemented on STM32F103C8T6, support cortex full-system MCU download and debug)

標簽： tm32f1 CMSIS-DAP

上傳時間： 2022-05-17

上傳用戶：kingwide