兩臺(tái)處理機(jī)A 和B處理n個(gè)作業(yè)。設(shè)第i個(gè)作業(yè)交給機(jī)器 A 處理時(shí)需要時(shí)間ai，若由機(jī)器B 來(lái)處理，則需要時(shí)間bi。由于各作 業(yè)的特點(diǎn)和機(jī)器的性能關(guān)系，很可能對(duì)于某些i，有ai >=bi，而對(duì)于 某些j，j!=i，有aj<bj。既不能將一個(gè)作業(yè)分開(kāi)由兩臺(tái)機(jī)器處理，也沒(méi) 有一臺(tái)機(jī)器能同時(shí)處理2 個(gè)作業(yè)。設(shè)計(jì)一個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，使得這兩 臺(tái)機(jī)器處理完成這n 個(gè)作業(yè)的時(shí)間最短（從任何一臺(tái)機(jī)器開(kāi)工到最后 一臺(tái)機(jī)器停工的總時(shí)間）。研究一個(gè)實(shí)例：（a1,a2,a3,a4,a5,a6）= （2,5,7,10,5,2）；（b1,b2,b3,b4,b5,b6）=（3,8,4,11,3,4）
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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用三點(diǎn)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人三維位置測(cè)量的研究摘 要 ：提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機(jī) 器 人 三 維 位 置 測(cè) 量 的新 方 法 。筆 者 通 過(guò) 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測(cè) 控 方 法 與 系 統(tǒng) ，提 出采 用單 目視 覺(jué)方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 為 傳 感 器 ，用 三 點(diǎn) 法 實(shí)現(xiàn) 對(duì) 機(jī) 器 人 的 三 維 位 置 測(cè) 量 。 驗(yàn) 證性 實(shí)驗(yàn) 結(jié)果表 明 ，本研 究提 出的測(cè) 量原 理和 系統(tǒng)是 正 確 可行 的 。 關(guān)鍵詞 ：機(jī) 器人 ；位置 測(cè)量 ；CCD傳 感 器 ；單 目視 覺(jué) ；攝 像 機(jī) 標(biāo) 定 中 圖分 類(lèi) 號(hào) ：TP242．6 文 獻(xiàn) 標(biāo) 識(shí) 碼 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測(cè)量技 術(shù)是智 能機(jī) 器人 的關(guān)鍵 技術(shù) ，是各 種 機(jī)器人控 制系統(tǒng) 中極 為重 要 的環(huán)節(jié) ，也 是 國(guó)內(nèi)外研 究 的熱點(diǎn)所 在。 按 照測(cè)試 系統(tǒng) 與被 測(cè)機(jī) 器 人 的關(guān) 系 ，可 以將位 置 測(cè)量技術(shù) 分為接觸 式和非接觸式 兩大類(lèi) 。接觸 式測(cè)量 系統(tǒng) 由于在測(cè) 量過(guò)程 中或多或少地 對(duì)機(jī)器人施 加 了載 荷 ，因而僅適用于靜 態(tài) 位置測(cè) 量 。而動(dòng) 態(tài) 位 置測(cè)量 系 統(tǒng) 主要分 5類(lèi) ：①激光跟蹤 系統(tǒng) ；@ CCD交 互測(cè)量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金項(xiàng) 目：國(guó)家 863高科技 研 究 資助 項(xiàng) 目(9804-06)；教 育 部 高 等 學(xué)校 骨干教 師 資助 計(jì) 3t,j項(xiàng) 目 作者 簡(jiǎn) 介 ：張 智海 (1973一 )，男 ，工 學(xué)碩 士 ，主 要 研 究 方 向 為 智 能 機(jī) 器人 測(cè) 控 技 術(shù) 。 系統(tǒng) ；③ 超聲波 測(cè)量 系統(tǒng) ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測(cè) 量 系統(tǒng) ；⑤ 帶 有 接 近覺(jué) 傳 感 器 的 測(cè)量 系 統(tǒng) 。位置測(cè)量 還可 以從另一個(gè)分類(lèi) 角度劃分為主動(dòng)式 測(cè)量和被動(dòng) 式測(cè) 量 。主動(dòng)式測(cè) 量主要可 以分為結(jié) 構(gòu)光方法和激光 自動(dòng)聚焦法兩類(lèi) 。被 動(dòng)式測(cè)量 主要 可 以分為雙 目視 覺(jué) 、三 目視覺(jué) 、單 目視覺(jué) 等方法 。 對(duì) 比以上各種方法 的 優(yōu)缺 點(diǎn) ，針對(duì) 筆者 研制 的微 小爬壁機(jī)器人 的空 間三 維位 置 測(cè)量 的要 求 ，測(cè)量 系統(tǒng) 必須滿(mǎn)足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩(wěn)定 性 和可 靠性 好 、時(shí) 間 響應(yīng)快等特 點(diǎn) ，提 出了采用 單 目視覺(jué)方法 中的聚焦法 ， 選用 CCD作 為傳感器 ，用 三點(diǎn)法實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人 的三維 位置測(cè)量 ，并用 Matlab和 V
標(biāo)簽： 機(jī)器人
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21世紀(jì)大學(xué)新型參考教材系列 集成電路B 荒井
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家電維修(最基礎(chǔ)的教程B)1-20.Torrent
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jk-b交通信號(hào)控制機(jī)原理圖
標(biāo)簽： jk-b 交通信號(hào) 控制機(jī) 原理圖
上傳時(shí)間： 2013-07-13
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專(zhuān)輯類(lèi)-實(shí)用電子技術(shù)專(zhuān)輯-385冊(cè)-3.609G jk-b交通信號(hào)控制機(jī)原理圖-1.3M.zip
標(biāo)簽： jk-b 1.3 zip 交通信號(hào)
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專(zhuān)輯類(lèi)-電子基礎(chǔ)類(lèi)專(zhuān)輯-153冊(cè)-2.20G 21世紀(jì)大學(xué)新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁(yè)-2.8M.pdf
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三次B樣條曲線源代碼,C語(yǔ)言編寫(xiě)的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類(lèi)識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類(lèi)識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽(tīng)診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類(lèi)可視化，且最易于分類(lèi)的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類(lèi)的特征向量。 d）心音信號(hào)分類(lèi)方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類(lèi)支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，基于分類(lèi)的目的 性和可信性，本文提出以分類(lèi)精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類(lèi)的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類(lèi)心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類(lèi)60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類(lèi)20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類(lèi)的分類(lèi)精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類(lèi)心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類(lèi)24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類(lèi)實(shí)測(cè)，分類(lèi)精度分別為：NM、AF、MR的分類(lèi)精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗(yàn)證了該方法的分類(lèi)有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類(lèi)支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類(lèi)的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類(lèi)研究，取得了較為滿(mǎn)意的分類(lèi)結(jié)果，但由于用于分類(lèi)的心臟雜音信號(hào)種類(lèi)及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類(lèi)的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類(lèi)精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽(tīng)診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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圖像的采集和傳輸是實(shí)時(shí)監(jiān)控、遠(yuǎn)程控制、智能小區(qū)等諸多領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。基于傳統(tǒng)：PC的圖像采集已成為現(xiàn)實(shí)。隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)成為了后PC時(shí)代的一個(gè)熱點(diǎn)，它被廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)、信息家電等各行各業(yè)。同時(shí)，圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸也朝著專(zhuān)業(yè)化、多樣化和低成本的方向發(fā)展。利用嵌入式技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸正順應(yīng)了時(shí)代發(fā)展，有較大的實(shí)用價(jià)值。 本文主要研究了基于嵌入式的遠(yuǎn)程圖像采集傳輸系統(tǒng)。嵌入式終端采用$3C2410為核心的目標(biāo)板為硬件平臺(tái)，采用嵌入式Linux為系統(tǒng)平臺(tái)。系統(tǒng)通過(guò)連接在嵌入式終端的USB攝像頭完成靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行圖像壓縮處理。在圖像傳輸方面，論文設(shè)計(jì)了兩種模式：一種是通過(guò)Intemet傳輸?shù)摹⒒贐/S模式的傳輸方式。在該模式下，遠(yuǎn)端客戶(hù)機(jī)通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)架設(shè)在終端里的嵌入式服務(wù)器而獲得圖像信息。另一種是基于GPRS網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無(wú)線圖像傳輸。終端將采集到的圖像數(shù)據(jù)通過(guò)GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到擁有固定Ip的監(jiān)控服務(wù)器上來(lái)完成圖像遠(yuǎn)程傳輸。 本文首先介紹了圖像采集傳輸和嵌入式方面的相關(guān)內(nèi)容，并介紹了本論文所采用的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。為了順利開(kāi)發(fā)接著構(gòu)建了開(kāi)發(fā)環(huán)境，這里包括U-boot的移植、Linux系統(tǒng)的內(nèi)核編譯和移植、設(shè)備驅(qū)動(dòng)模塊的加載以及交叉編譯環(huán)境的建立。在此基礎(chǔ)上，利用Vide04Linux的接口函數(shù)，用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了圖像原始數(shù)據(jù)的采集程序，并利用JPEG算法了實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。在基于B/S模式的傳輸方式中，首先利用Boa架設(shè)了嵌入式服務(wù)器，然后用C語(yǔ)言完成CGI腳本，該腳本將圖像嵌入網(wǎng)頁(yè)并實(shí)時(shí)更新以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的動(dòng)態(tài)輸出。在基于GPRS實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無(wú)線圖像傳輸方式中，論文詳細(xì)分析了系統(tǒng)通訊數(shù)據(jù)流的特征，提出了采用辨識(shí)特征字符、數(shù)據(jù)打包等策略以實(shí)現(xiàn)GPRS的網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)通訊，并且在此基礎(chǔ)上用C語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，在PC(Linux)上用Socket編程實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控服務(wù)器軟件，該軟件用以接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)和控制嵌入式終端的系統(tǒng)狀態(tài)。最后，論文分析比較了兩種傳輸方式的區(qū)別和優(yōu)缺點(diǎn)。試驗(yàn)證明，采用兩種方式都能成功實(shí)現(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸，并且試驗(yàn)效果較好。
標(biāo)簽： 嵌入式 遠(yuǎn)程圖像
上傳時(shí)間： 2013-05-17
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