兩臺處理機A 和B處理n個作業。設第i個作業交給機器 A 處理時需要時間ai,若由機器B 來處理,則需要時間bi。由于各作 業的特點和機器的性能關系,很可能對于某些i,有ai >=bi,而對于 某些j,j!=i,有aj<bj。既不能將一個作業分開由兩臺機器處理,也沒 有一臺機器能同時處理2 個作業。設計一個動態規劃算法,使得這兩 臺機器處理完成這n 個作業的時間最短(從任何一臺機器開工到最后 一臺機器停工的總時間)。研究一個實例:(a1,a2,a3,a4,a5,a6)= (2,5,7,10,5,2);(b1,b2,b3,b4,b5,b6)=(3,8,4,11,3,4)
上傳時間: 2014-01-14
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用三點法實現機器人三維位置測量的研究摘 要 :提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統 ,提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ,以 CCD作 為 傳 感 器 ,用 三 點 法 實現 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結果表 明 ,本研 究提 出的測 量原 理和 系統是 正 確 可行 的 。 關鍵詞 :機 器人 ;位置 測量 ;CCD傳 感 器 ;單 目視 覺 ;攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 :TP242.6 文 獻 標 識 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 位置測量技 術是智 能機 器人 的關鍵 技術 ,是各 種 機器人控 制系統 中極 為重 要 的環節 ,也 是 國內外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統 與被 測機 器 人 的關 系 ,可 以將位 置 測量技術 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ,因而僅適用于靜 態 位置測 量 。而動 態 位 置測量 系 統 主要分 5類 :①激光跟蹤 系統 ;@ CCD交 互測量 收 稿 日期 :2001—07—03 基 金項 目:國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06);教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 :張 智海 (1973一 ),男 ,工 學碩 士 ,主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術 。 系統 ;③ 超聲波 測量 系統 ;④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統 ;⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結 構光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優缺 點 ,針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ,測量 系統 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應快等特 點 ,提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 , 選用 CCD作 為傳感器 ,用 三點法實現對機器人 的三維 位置測量 ,并用 Matlab和 V
標簽: 機器人
上傳時間: 2022-02-12
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21世紀大學新型參考教材系列 集成電路B 荒井
上傳時間: 2013-04-15
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家電維修(最基礎的教程B)1-20.Torrent
上傳時間: 2013-06-10
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jk-b交通信號控制機原理圖
上傳時間: 2013-07-13
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專輯類-實用電子技術專輯-385冊-3.609G jk-b交通信號控制機原理圖-1.3M.zip
上傳時間: 2013-08-02
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專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 21世紀大學新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁-2.8M.pdf
上傳時間: 2013-05-16
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三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼,希望大家喜歡。
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上傳時間: 2013-07-13
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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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圖像的采集和傳輸是實時監控、遠程控制、智能小區等諸多領域的關鍵技術。基于傳統:PC的圖像采集已成為現實。隨著信息技術的迅速發展,嵌入式系統的研究開發成為了后PC時代的一個熱點,它被廣泛應用于工業現場、信息家電等各行各業。同時,圖像的遠程采集傳輸也朝著專業化、多樣化和低成本的方向發展。利用嵌入式技術來實現圖像的遠程采集傳輸正順應了時代發展,有較大的實用價值。 本文主要研究了基于嵌入式的遠程圖像采集傳輸系統。嵌入式終端采用$3C2410為核心的目標板為硬件平臺,采用嵌入式Linux為系統平臺。系統通過連接在嵌入式終端的USB攝像頭完成靜態圖像數據采集,并進行圖像壓縮處理。在圖像傳輸方面,論文設計了兩種模式:一種是通過Intemet傳輸的、基于B/S模式的傳輸方式。在該模式下,遠端客戶機通過瀏覽器訪問架設在終端里的嵌入式服務器而獲得圖像信息。另一種是基于GPRS網絡實現遠程無線圖像傳輸。終端將采集到的圖像數據通過GPRS網絡發送到擁有固定Ip的監控服務器上來完成圖像遠程傳輸。 本文首先介紹了圖像采集傳輸和嵌入式方面的相關內容,并介紹了本論文所采用的開發平臺。為了順利開發接著構建了開發環境,這里包括U-boot的移植、Linux系統的內核編譯和移植、設備驅動模塊的加載以及交叉編譯環境的建立。在此基礎上,利用Vide04Linux的接口函數,用C語言實現了圖像原始數據的采集程序,并利用JPEG算法了實現圖像壓縮。在基于B/S模式的傳輸方式中,首先利用Boa架設了嵌入式服務器,然后用C語言完成CGI腳本,該腳本將圖像嵌入網頁并實時更新以實現網頁的動態輸出。在基于GPRS實現遠程無線圖像傳輸方式中,論文詳細分析了系統通訊數據流的特征,提出了采用辨識特征字符、數據打包等策略以實現GPRS的網絡連接和數據通訊,并且在此基礎上用C語言編程實現。同時,在PC(Linux)上用Socket編程實現了監控服務器軟件,該軟件用以接收圖像數據和控制嵌入式終端的系統狀態。最后,論文分析比較了兩種傳輸方式的區別和優缺點。試驗證明,采用兩種方式都能成功實現圖像的遠程采集傳輸,并且試驗效果較好。
上傳時間: 2013-05-17
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