MDK環(huán)境下利用STM32庫(kù)V3.5創(chuàng)建工程的方法:
上傳時(shí)間： 2013-10-15
上傳用戶：erkuizhang
通過對(duì)LCD和Framebuffer原理的說明，以ARM處理器S3C2410嵌入式芯片為平臺(tái)，設(shè)計(jì)了嵌入式Linux下的基于幀緩沖的LCD設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序。通過測(cè)試程序的編譯運(yùn)行，在LCD上顯示了彩色條紋，完成了驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的要求。
標(biāo)簽： Linux LCD 驅(qū)動(dòng)程序
上傳時(shí)間： 2013-11-10
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本文介紹了基于ARM920T的嵌入式Linux下利用USB攝像頭采集圖像的硬件、軟件設(shè)計(jì)過程，最終實(shí)現(xiàn)了在目標(biāo)板上圖像的采集和顯示。
上傳時(shí)間： 2013-10-15
上傳用戶：caiiicc
針對(duì)區(qū)域內(nèi)多個(gè)小區(qū)普查的需求，對(duì)復(fù)雜環(huán)境下低信噪比WCDMA小區(qū)搜索進(jìn)行了針對(duì)性改進(jìn)，采用差分相干累積以及RS軟譯碼算法提高了低信噪比條件下WCDMA小區(qū)搜索性能并利用FPGA進(jìn)行了工程實(shí)現(xiàn)，仿真計(jì)算和安捷倫E5515C的測(cè)試結(jié)果表明改進(jìn)是有效的。
標(biāo)簽： WCDMA FPGA 低信噪比 環(huán)境
上傳時(shí)間： 2013-11-18
上傳用戶：wxqman
在建立機(jī)動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，分析了復(fù)雜電磁對(duì)抗環(huán)境的基本構(gòu)成，探討了敵方可能的基于重要性指標(biāo)的攻擊目標(biāo)選擇策略，建立了電子對(duì)抗條件下模擬環(huán)境模型。再結(jié)合節(jié)點(diǎn)連通性、信道帶寬、信道丟失率和平均時(shí)延等多項(xiàng)指標(biāo)，建立了復(fù)雜電磁環(huán)境下機(jī)動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)抗毀性評(píng)估模型，并完成了抗毀性評(píng)估計(jì)算及仿真分析。
標(biāo)簽： 復(fù)雜電磁環(huán)境 機(jī)動(dòng) 通信網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-12-30
上傳用戶：weareno2
win7_系統(tǒng)下_安裝Cadence后提示“丟失msvcr90.dll”錯(cuò)誤
標(biāo)簽： Cadence msvcr win dll
上傳時(shí)間： 2013-11-07
上傳用戶：wwwe
針對(duì)目前導(dǎo)航系統(tǒng)中重要的多約束條件下路徑規(guī)劃功能，結(jié)合A*算法和蟻群算法提出一種新的不確定算法，該算法首先將多約束條件進(jìn)行融合使其適合蟻群轉(zhuǎn)移，并在基本蟻群算法基礎(chǔ)上采用了A*算法的評(píng)估指標(biāo)，為蟻群轉(zhuǎn)移時(shí)提供最優(yōu)預(yù)測(cè)收斂點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)證明該算法可以大幅度降低時(shí)間消耗，并且全局收斂性強(qiáng)，計(jì)算結(jié)果穩(wěn)定。
標(biāo)簽： 多約束 條件下 路徑規(guī)劃 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-11-01
上傳用戶：qwer0574
linux下ov5640驅(qū)動(dòng)源碼 很好用
標(biāo)簽： linux 5640 ov 驅(qū)動(dòng)
上傳時(shí)間： 2013-11-24
上傳用戶：athjac
Linux下串口編程實(shí)例
上傳時(shí)間： 2013-11-11
上傳用戶：xingyuewubian
機(jī)場(chǎng)道面異物是威脅跑道運(yùn)行安全的常見病害，及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)異物具有現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)現(xiàn)有的人工目視檢測(cè)方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機(jī)場(chǎng)道面異物的自動(dòng)檢測(cè)算法。根據(jù)機(jī)場(chǎng)道面的復(fù)雜背景和常見異物的特點(diǎn)，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點(diǎn)、灰度共生矩陣、灰度級(jí)分布范圍等特征，分別用閾值法和SVM法對(duì)實(shí)際機(jī)場(chǎng)道面異物圖像進(jìn)行檢測(cè)。初步實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)道面復(fù)雜背景下的異物，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，檢測(cè)正確率達(dá)到了98%。
標(biāo)簽： 復(fù)雜背景 特征分析 檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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