路用探地雷達使用空氣耦合天線,本程序采用平面入射波方式編制2D-FDTD程序!
上傳時間: 2014-01-13
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粒子效果演示(附代碼) 利用C++所提供的一些標準容器很容易實現粒子效果. 簡單的說就是,將粒子數據寫在一個類里面,有一個粒子源,不停地生成粒子,然后放入一個stl::list中(push_back()方法), 然后在一個循環中遍例粒子鏈表,并渲染粒子,粒子的參數并不斷更新,如果粒子的ALPHA值小于0,即不可見了,即代表粒子已經死亡, 即從list中刪去(erase()方法), 銷毀死去的粒子很重要, 如果搞忘了這一步, 你的內存很快就會被吃掉干凈了. 第一個版本是用交錯平面畫的粒子. 第二個版本是用Point Spirit(點精靈)畫的粒子, 可以看看效果上面的區別 SPACE - 暫停粒子源發射粒子 LINK中忘記去掉cg.lib cgGL.lib 了, 此程序不需要CG, 如果要編譯請去掉.
上傳時間: 2013-12-15
上傳用戶:jing911003
系統地分析鎖相環相位噪聲
上傳時間: 2013-05-24
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GB/T 4728.11-2008 電氣簡圖用圖形符號 第11部分:建筑安裝平面布置圖
上傳時間: 2013-07-16
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系統地分析鎖相環相位噪聲
上傳時間: 2013-04-15
上傳用戶:eeworm
OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫,是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題,覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容,利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧,從解決問題和答疑解惑入手,以因特網上最新資料為藍本,深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理,范例實用、豐富,理論結合實踐,即使讀者只是略懂計算機視覺原理,也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面(HighGUI) 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學(morhing functions) 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
上傳時間: 2013-07-18
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專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 系統地分析鎖相環相位噪聲-386頁-5.8M.pdf
上傳時間: 2013-06-21
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長期以來,小電流接地系統單相接地的故障選線和定位問題一直沒能很好的解決,由于系統故障信號微弱,易受到各種干擾的影響,同時故障條件、運行方式的可變性,使得信號特征也不一樣,因此已經提出并在實踐中取得應用的一些方法都存在著一定的缺陷,無法適應多變的故障情況。本文在了解國內外配電網故障選線研究工作的基礎上,對各種選線方法進行了歸納總結,并對存在的問題實質進行了深入分析。本文采用小波變換分析了單相接地故障時系統暫態電流分量的分布特征,討論了通過數據融合技術把多種選線方法融合,從而為小電流接地系統單相接地故障選線提供了一條新的路徑。
上傳時間: 2013-07-01
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本文結合中國科技大學大規模集成電路實驗室和中國科學院上海技術物理研究所合作的星載紅外相機項目,為了解決紅外相機上的不同波段的紅外探測元陣列存在的非均勻性問題,對紅外焦平面探測元陣列存在的非均勻性問題展開了深入的分析和研究。 主要研究和分析了兩類算法的基本原理,重點研究和實現了定標校正算法,通過對積分球定標數據進行深入的分析,將探測元分成線性探測元和非線性探測元,對線性探測元采用兩點校正法,對非線性探測元采用多點分段校正算法,在利用FPGA硬件實現非均勻校正時,分析設計了基于乘法運算和加法運算的FPGA實現,在基于乘加器運算的FPGA實現中。設計出了乘法和加法整體運算的乘加器,內部采用流水線wallace樹壓縮結構,大大加快乘法和加法的速度。
上傳時間: 2013-04-24
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嵌入式人臉識別系統建立在嵌入式操作系統和嵌入式硬件系統平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設計、嵌入式操作系統應用開發、人臉識別算法等領域的研究;嵌入式人臉識別系統攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應用于各類門禁系統、戶外機動布控的實時監測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應用前景。 本文是上海市經委創新研究項目《射頻識別RFID系統-自動識別和記錄人群的身份》(編號:04-11-2)與上海市科委AM基金項目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監控系統的研制》(編號:0512)的主要研究內容之一。論文從構建自動人臉識別系統所需解決的若干關鍵問題入手,重點探討了基于嵌入式ARM微處理器的實時人臉檢測、關鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統設計等問題的研究。論文的主要工作和創新點表現在以下方面: 1實現了結合膚色校驗的Haar特征級聯分類器嵌入式實時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統首先要解決的關鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結果表明,該算法不僅解決了復雜背景中的類膚色和類人臉結構問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強的魯棒性。 人眼檢測與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區域內完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進行遮罩掩磨、簡單圖像形態學變換及橢圓擬合實現瞳孔中心的精確定位。測試結果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調整Fisher判別準則,實現了自適應線性判別分析算法及相應的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內散布矩陣發生嚴重退化,導致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎上,通過調整Fisher判別準則,利用類間散布矩陣的補空間巧妙地避開類內散布矩陣的求逆運算,通過訓練集每類樣本的樣本數信息自適應改變調整參數,實現了自適應線性判別分析算法,實驗結果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數過高的Gabor特征造成應用系統的維數災難,為解決Gabor特征的維數災難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數,縮小了人臉特征庫的規模,同時降低了核心算法的時間和空間復雜度,而且具有與傳統Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結合有效人臉區域的Gabor特征抽取、自適應線性判別分析算法和基于支持向量機分類策略,提出并實現了基于支持向量機的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統支持向量機通過引入核技巧對訓練樣本進行學習構造最小化錯分風險的最優分類超平面,不僅具有強大的非線性和高維處理能力,而且具有更強的泛化能力。本文研究了支持向量機的多類分類策略和訓練方法,并結合論文中提出的基于有效人臉區域的Gabor特征提取算法、自適應線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統的嵌入式ARM平臺中實現了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統。 5 提出并初步實現了基于客戶機/服務器結構無線網絡模型的遠距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統在海量人臉庫中進行識別的難題,論文提出并初步實現了基于客戶機/服務器結構無線網絡模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 客戶機(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網絡將提取后的人臉特征數據傳輸到服務器端,由服務器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結果通過無線網絡傳輸到客戶機顯示輸出,從而實現基于客戶機/服務器無線網絡模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 6 結合我們開發的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統,從系統設計的角度探討了在嵌入式系統中進行人臉識別應用設計的思路及應該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識別核心算法。但是,嵌入式系統的設計思想對嵌入式人臉識別系統的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點闡述了嵌入式自動人臉識別應用系統的設計思路,并結合我們自主開發的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統從系統設計的角度探討了嵌入式人臉識別應用系統設計中應該注意的關鍵技術問題。 結合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓練,然后在嵌入式ARM開發平臺上實現了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認證系統,經測試運行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統應用開發、AFR應用系統開發也具有一定的借鑒意義。
上傳時間: 2013-05-18
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