針對區(qū)域立體匹配計(jì)算量大實(shí)時(shí)性差的困難,分析了相關(guān)匹配算法的實(shí)際工作過程,采用消除冗余因子和M2C濾 波、多級(jí)分辨率匹配減小計(jì)算復(fù)雜度,對算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,并利用超線程和D65/EF技術(shù)對算法進(jìn)行了加速,提出 了一種實(shí)時(shí)區(qū)域匹配算法。對算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明算法符合了視覺導(dǎo)航的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求,并且對于提高其他區(qū)域 匹配算法實(shí)時(shí)性也具有重要借鑒意義。
上傳時(shí)間： 2013-12-12
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將小于32位的碼字用1011編程循環(huán)冗余碼！ 并且可以檢驗(yàn)已編好的循環(huán)冗余碼是否正確！
標(biāo)簽： 1011 循環(huán)冗余碼 碼字 正
上傳時(shí)間： 2016-11-14
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心電信號(hào)的壓縮! 通過預(yù)測編碼和差分脈沖編碼調(diào)制（DPCM）的方式來減少冗余，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮的目的。
上傳時(shí)間： 2016-11-21
上傳用戶：txfyddz
crc循環(huán)冗余碼的生成，以及最簡單的單工停等協(xié)議的模擬。
標(biāo)簽： crc 循環(huán)冗余碼
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：CHINA526
1．首先通過DCT變換去除數(shù)據(jù)冗余； 2．使用量化表對DCT系數(shù)進(jìn)行量化； 3．對量化后的系數(shù)進(jìn)行Huffman編碼。 具體源程序由主程序及兩個(gè)子程序（DCT量化、Huffman編碼）組成：
標(biāo)簽： Huffman DCT 量化 系數(shù)
上傳時(shí)間： 2017-01-10
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清除串口冗余。當(dāng)下位機(jī)偶然有亂碼出現(xiàn)時(shí)，在新的通訊開始先清除緩沖區(qū)冗余信號(hào)，然后開始通訊，可以保證通訊更穩(wěn)健
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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基于粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法研究論文 摘 要: 本文提出了基于連接結(jié)構(gòu)優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,該算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值的同時(shí)優(yōu)化其連接結(jié)構(gòu),刪除冗余連接,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得與模式分類問題匹配的信息處理能力. 經(jīng)SPSO 訓(xùn)練的神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分類問題,能夠部分消除冗余分類參數(shù)及冗余連接結(jié)構(gòu)對分類性能 的影響. 與BP 算法及遺傳算法比較,該算法在提高分類誤差精度的同時(shí)可加快訓(xùn)練收斂的速度. 仿真結(jié)果表明,SPSO是有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法
標(biāo)簽： SPSO 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連接 粒子群優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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游程編碼是一種利用空間冗余度壓縮圖像的方法，相對較為簡單。屬于統(tǒng)計(jì)編碼類。
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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哈夫曼編碼是消除編碼冗余最常用的方法，被廣泛應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)。
上傳時(shí)間： 2017-02-09
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介紹rsview32的冗余系統(tǒng)的技術(shù)說明
標(biāo)簽： rsview 32 冗余系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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