基于堆棧的可存儲計算器的實現。電子計算器作為輔助計算工具，在各個領域都得到了廣泛的應用。隨著集成電路技術的不斷發展，正向著多功能化、可編程化方向發展，用計算器不僅可以實現各種各樣復雜的數學計算還可以用來編制、運行程序，甚至解方程組。
上傳時間： 2016-06-16
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培養小小電子科學家的軟件 linkboy是一款開源免費的圖形化編程仿真平臺，通過鼠標交互拖拽快速搭建編程邏輯，擁有所見即所得的可視化界面，獨一無二的模擬仿真功能，是開源免費的創客教育神器，適用于中小學開展創客教育！軟件特點：國產編程語言，自主編譯器架構圖形化模塊連線，所見即所得模擬仿真，運行過程一目了然自主python引擎，首創支持Arduino2560文件較大,存在百度網盤,下載文件中提供了鏈接和提取碼。打開即可下載。
上傳時間： 2022-07-02
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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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該課題主要針對直線電機的計算機輔助設計,以流行的VisualBasic作為直線電機軟件的開發平臺,結合AutuCAD2000關于VisualBasic的二次開發,并在MicrosoftAccess數據庫平臺上建立了數據管理系統,開發出一個具有良好用戶界面的交互性的直線電機CAD軟件系統.該軟件系統以可視化思想為指導,以人-機交互的方式運行.由于用戶界面十分友好,用戶無需具備計算機水平,也能夠很快熟悉該軟件的各種操作.該課題把計算機繪圖這一功能結合到了整個CAD系統中,使整個電機CAD軟件包集電機設計、電機數據庫管理系統、自動出圖功能為一體,顯得更為智能化,自動控制了直線電機設計的整個流程和數據傳遞,大大減輕了設計人員的負擔,使設計人員能夠方便地進行電機設計.此外,該文以用在磁懸浮列車上的長定子同步直線電機為例,對長定子同步直線電機作了仿真.
上傳時間： 2013-06-01
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低壓電器電弧運動過程三維成像理論及運動機理研究在國內外取得了一定的進展，但作為一種新型電弧研究方法，特別是對電弧運動可視化方面的研究尚處于起步階段，其技術涉及到電器學、數值計算、圖像處理、計算機科學等眾多學科領域，加之電弧復雜的非線性特性及其瞬時特性，導致測量研究的困難，在電弧機理、性能分析和模型設計等方面都還不夠成熟、完善。所以，在電弧模型理論研究、電器電磁機構的三維有限元分析、電器的計算機輔助設計、電弧動態特性研究等方面，存在大量的工作要做。對這些問題的深入研究，可以更好地認識電器觸頭在整個運動過程中極其復雜的電、熱、磁、機械等一系列現象。 為了從不同角度觀察分析電弧在滅弧室中的動態運動過程，本文在研究開關電器電弧圖像增強及運動過程三維可視化的基礎上，分析電弧形成機理、電弧特性和運動形態的基本理論，進一步考慮其模型特性和電弧等離子體磁壓縮效應，建立其運動數學模型。電弧圖像需要的處理主要有：圖像數字化、圖像平滑、圖像分割、圖像邊緣檢測、圖像增強。本文提出一種基于小波變換的圖像增強和直方圖的圖像增強算法，在保留電弧弧柱強特征的同時，突出顯示電器動觸頭圖像特征使增強后的電弧圖像適合人類的視覺特征，為電弧動態過程分析和電弧可視化模型的構建提供有效的分析基礎，并取得良好的電弧圖像增強效果。本文構造了基于比色測溫原理的電弧輻射拾取、圖像采集、同步控制、數據處理等硬件裝置，對試驗采集裝置進行了標定；將醫學上成功應用的計算機層析成像理論，應用于對電弧進行三維溫度場重建的研究，構造可單面陣CCD采集三組六路投影輻射強度的實驗裝置，通過對觸頭邊緣檢測的手段精確定位于不同光路中電弧的位置，對輻射拾取光路進行校準，編制了系統軟件，實現電弧三維溫度場的重建。研究數學模擬計算方法，提出了適合低壓電器電弧數學模型計算的方法。用計算機求解獲得以前依靠實驗才能獲得的開斷波形及運動過程，將理論分析、試驗研究和計算機仿真有機結合起來，使產品設計更加科學和準確，可以大大減少設計周期，減少試驗的盲目性和費用，有利于提高電器產品的技術性能，對于新產品開發，優化滅弧室設計及模擬實驗，具有十分重要的意義。
上傳時間： 2013-04-24
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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H.264/AVC是由國際電信聯合會的視頻專家組和國際標準化組織的運動圖像專家組組成的聯合視頻小組制定的下一代視頻壓縮標準。新標準采用了一些先進算法，因此具有優異的壓縮性能和極好的網絡親和性，滿足低碼率情況下的高質量視頻的傳輸。 H.264/AVC采用的先進算法包括多模式幀間預測、1/4像素精度預測、整數變換量化、去方塊濾波和熵編碼。本論文著重對整數變換與量化、去方塊濾波做了研究。整數變換是一種只有加法和移位的運算，量化可以通過查表和乘法操作就可以完成，避免了反變換的時候失配問題，沒有精度損失；去方塊濾波是一種用來去除低碼率情況下的每個宏塊的塊效應，提高了解碼圖像的外觀。 本文主要從算法研究和硬件實現兩方面著手，在算法研究方面設計了一個可視化測試軟件，在硬件實現方面主要對整數變換、量化和去方塊濾波做了研究和實現。視頻壓縮技術的關鍵在于視頻壓縮算法及其芯片的實現，FPGA可重復使用，設計修改靈活，片內資源豐富，具備DSP模塊等優勢。在本論文的目標實現部分模塊FPGA的硬件設計，用Verilog完成了關鍵部分的設計。首先簡要介紹了視頻壓縮基本原理，常用視頻壓縮標準及其特性以及國內外的研究動態，并對H.264標準基本檔次所涉及的核心技術進行了詳細介紹，兩種分層結構分別討論。其次在掌握了H.264.算法及編解碼流程的基礎上，設計了基于H.264編解碼的可視化軟件平臺。然后詳細介紹了整數變換、量化、反變換和反量化核心模塊的設計和實現，并在Altera的軟件和開發板上進行了仿真驗證；對去方塊濾波算法做了軟件研究測試，并給出了一種改進的硬件整體結構設計。最后，對全文工作進行了總結和對未來研究工作做了展望。我在課題中所做的主要工作有： 1.查閱相關文獻，熟悉H.264.標準及整數變換、量化和去方塊濾波等算法。 2.用VC++完成了基于H.264編解碼的可視化軟件平臺設計。 3.用Verilog完成了整數變換量化、反變換反量化模塊FPGA設計與驗證。 4.去方塊濾波器的算法研究、仿真和硬件整體結構設計。
上傳時間： 2013-04-24
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SystemView仿真軟件的應用:利用系統設計、分析和仿真的可視化開發環境—SystemView 軟件平臺進行通信原理課程教學, 對SystemView 仿真軟件進行了簡要的介紹.并以2DPS
標簽： SystemView 仿真軟件
上傳時間： 2013-06-16
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