學位論文；運動物體跟蹤方法主要包括卡爾曼濾波，Mean-shift，Camshifi算法，粒子濾波器，Snake模型等；應用卡爾曼濾波方法設計了一套煤礦礦工出入自動監(jiān)測系統(tǒng)；提出了一種新的基于高斯混合模型的顏色特征提取方法，該方法克服了現(xiàn)有的Camshift算法Continuousl y Adaptive eanshift中跟蹤目標特征提取精確度低和計算復雜度高的缺陷
上傳時間： 2017-01-14
上傳用戶：JasonC
付費購買的食堂飯卡系統(tǒng)設計文檔，質量很高！
標簽： 付費 系統(tǒng)設計 文檔
上傳時間： 2014-08-04
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封裝了固高的GT800型板卡的振鏡驅動的緩沖模式下的驅動程序,類名為CScanMirror,只要以后在調用的時候只要簡單的調用MoveMirror()函數(shù)就可以了,ChangeScanMotor()用來切換切換卡的運動坐標是振鏡還是三維模式.通過該例子可以更快一點裝握該卡的使用.
標簽： ChangeScanMotor CScanMirror MoveMirror 800
上傳時間： 2017-02-24
上傳用戶：王小奇
CAN總線通信適配卡的設計與實現(xiàn).doc 基于多傳感器的交通監(jiān)控系統(tǒng)智能接口.pdf 現(xiàn)場總線型DCS.pdf 摘要：介紹了在系統(tǒng)可編程（ISP）器件及其優(yōu)點，分析了PC多軸運動控制卡關鍵電路的作原理，并由高密度的ISP器件設計實現(xiàn)，運動結果表明所設計的電路完全達到了設計要求.doc
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：litianchu
CAN總線通信適配卡的設計與實現(xiàn).doc 基于多傳感器的交通監(jiān)控系統(tǒng)智能接口.pdf 現(xiàn)場總線型DCS.pdf 摘要：介紹了在系統(tǒng)可編程（ISP）器件及其優(yōu)點，分析了PC多軸運動控制卡關鍵電路的作原理，并由高密度的ISP器件設計實現(xiàn)，運動結果表明所設計的電路完全達到了設計要求.doc
上傳時間： 2017-04-01
上傳用戶：z754970244
circle detection using hough transform 作者：D J Kcrbywn and T J Atherton， University of Warwick, U.K.霍夫檢測圓的IEEE,1995的文章，對指導霍夫變換圓檢測的原理有一定的指導。
標簽： detection transform Atherton Kcrbywn
上傳時間： 2017-04-09
上傳用戶：yiwen213
Convolutional binary rate 1/3 nonsystematic code Dfree=16 K=7 (trellis length = 8) Connection vectors (from K. J. Larsen):
標簽： Convolutional nonsystematic Connection trellis
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：181992417
飛思卡爾智能車挑戰(zhàn)賽清華二隊的技術報告，有較高的借鑒價值。
上傳時間： 2017-04-20
上傳用戶：windwolf2000
(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個實驗題,第二部分是有關的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來求解,效率會很低,用ODE15S等,則效率會高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來求解會有很好的效果.從階次來看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來求解.從微分方程的性態(tài)看來,主要是微分方程式一階導系數(shù)大的時候,步長應該選得響應的小些.或者如果問題的性態(tài)不是太好估計的話,用較小的步長是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長的時候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來看,也是顯著的不同的.此外對于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來求解微分方程也是一種非常不錯的方法,甚至是更有優(yōu)勢的方法(在應用的角度來說).
上傳時間： 2014-01-05
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Chameleon算法是一種通過在合并兩類時用更高 的標準來提高聚類質量的聚類算法,它既考慮了互連 性,又考慮了近似度,特別是簇內(nèi)部的特征,因而能夠 自動地適應被合并簇的內(nèi)部特征,因此具有較強的發(fā) 現(xiàn)任意形狀和任意大小簇的能力。Chameleon算法首 先由數(shù)據(jù)集構造成一個K-最近鄰圖Gk,再通過一個 圖的劃分算法將圖Gk劃分成大量的子圖,每個子圖 代表一個初始子簇,最后用一個凝聚的層次聚類算法 反復地合并子簇來找到真正的結果簇。
上傳時間： 2013-12-11
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