給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=f[xi],用拋物插值公式計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間： 2017-03-10
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給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=f[xi],用連分式插值法計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間： 2014-01-10
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給定n個節(jié)點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數(shù)值yi=[xi]以及一屆倒數(shù)值yi =f [xi],用埃爾米特插值公式計算指定插值點t處的函數(shù)近似值z=f[t]
上傳時間： 2013-12-26
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I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼
上傳時間： 2014-01-24
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一款類似百度知道系統(tǒng)的問題解答系統(tǒng)，問題頁面自動生成靜態(tài)網(wǎng)頁- M( ]- `+ X0 x 系統(tǒng)特色： + O$ U8 n- [ z# {/ E本系統(tǒng)結(jié)合了仿百度知道程序和仿新浪愛問程序的共同優(yōu)點，設(shè)計更加合理 6 X) H8 a5 t9 h& D6 e8 S9 p2 P 問題頁面實時生成靜態(tài)頁面，減少系統(tǒng)開銷，更利于搜索引擎的收錄 ! f5 U& N3 J+ B7 I" S完美使用系統(tǒng)緩存，減少數(shù)據(jù)庫讀取次數(shù) b T |, g1 v9 \" E* Z 完善的后臺管理功能 # u5 C: I- c$ P6 P( H9 S2 w支持問題的附件上傳 . U! K+ k ~) o 對搜索引擎的優(yōu)化：支持Keywords和Description頁面頭部標(biāo)簽的自定義 6 ^! h: m- U4 p( z# X支持 JS 代碼的問題調(diào)用 t8 E5 ]) b3 M8 x* z提供與動網(wǎng)、oblog、動易實現(xiàn)用戶整合的標(biāo)準(zhǔn)接口 ) {4 \ ` ]1 g1 F8 u
標(biāo)簽： 百度
上傳時間： 2013-11-28
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本書主要闡述設(shè)計射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設(shè)計技巧，以及將分析計算與計算機(jī)輔助設(shè)計相結(jié)合的優(yōu)化設(shè)計方法。這些方法提高了設(shè)計效率，縮短了設(shè)計周期。本書內(nèi)容覆蓋非線性電路設(shè)計方法、非線性主動設(shè)備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設(shè)計、寬帶功率放大器及通信系統(tǒng)中的功率放大器設(shè)計。 本書適合從事射頻與微波動功率放大器設(shè)計的工程師、研究人員及高校相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設(shè)計工程師，他曾經(jīng)任教于澳大利亞Linz大學(xué)、新加坡微電子學(xué)院、莫斯科通信和信息技術(shù)大學(xué)。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會論文集。 目錄 第1章 雙口網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 1.1 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 1.2 散射參數(shù) 1.3 雙口網(wǎng)絡(luò)參數(shù)間轉(zhuǎn)換 1.4 雙口網(wǎng)絡(luò)的互相連接 1.5 實際的雙口電路 1.5.1 單元件網(wǎng)絡(luò) 1.5.2 π形和T形網(wǎng)絡(luò) 1.6 具有公共端口的三口網(wǎng)絡(luò) 1.7 傳輸線 參考文獻(xiàn) 第2章 非線性電路設(shè)計方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數(shù)法 2.2 時域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準(zhǔn)線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻(xiàn) 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓?fù)渲g的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻(xiàn) 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數(shù)的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設(shè)計 4.4.2 寬帶高功率放大器設(shè)計 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導(dǎo) 參考文獻(xiàn) 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網(wǎng)絡(luò) 5.3 四口網(wǎng)絡(luò) 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻(xiàn) 第6章 功率放大器設(shè)計基礎(chǔ) 6.1 主要特性 6.2 增益和穩(wěn)定性 6.3 穩(wěn)定電路技術(shù) 6.3.1 BJT潛在不穩(wěn)定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩(wěn)定的頻域 6.3.3 一些穩(wěn)定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實際外形 參考文獻(xiàn) 第7章 高效率功率放大器設(shè)計 7.1 B類過激勵 7.2 F類電路設(shè)計 7.3 逆F類 7.4 具有并聯(lián)電容的E類 7.5 具有并聯(lián)電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設(shè)計 7.8 實際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻(xiàn) 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準(zhǔn)則 8.2 具有集中元件的匹配網(wǎng)絡(luò) 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網(wǎng)絡(luò) 8.4 具有傳輸線的匹配網(wǎng)絡(luò) 8.5 有耗匹配網(wǎng)絡(luò) 8.6 實際設(shè)計一瞥 參考文獻(xiàn) 第9章 通信系統(tǒng)中的功率放大器設(shè)計 9.1 Kahn包絡(luò)分離和恢復(fù)技術(shù) 9.2 包絡(luò)跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關(guān)模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術(shù) 9.7 預(yù)失真線性化技術(shù) 9.8 手持機(jī)應(yīng)用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻(xiàn)
標(biāo)簽： 射頻 微波功率 放大器設(shè)計
上傳時間： 2013-04-24
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隨著21世紀(jì)的到來,計算機(jī)技術(shù),信息處理技術(shù),半導(dǎo)體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展,人類社會進(jìn)入了信息化時代。與此同時,無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)也得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,成為當(dāng)今國際上備受關(guān)注的熱點研究領(lǐng)域。無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)有著很多的優(yōu)點和十分廣泛的應(yīng)用前景。在軍事,工業(yè),城市管理和監(jiān)控系統(tǒng)等重要領(lǐng)域都有潛在的使用價值。 無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)有著顯著的特征,例如：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能源有限；網(wǎng)絡(luò)帶寬有限；對處理速度要求較高等。由此可見,傳統(tǒng)的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)無法應(yīng)用于無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),全是基于運動估計補(bǔ)償實現(xiàn)的,計算量十分巨大,在能量,存儲空間和處理能力均有限的節(jié)點難以實現(xiàn)這類高復(fù)雜度的編碼算法。 本文針對無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)對視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運動檢測的低復(fù)雜度視頻編碼算法。該算法只對當(dāng)前編碼幀中的運動對象進(jìn)行編碼,并且以面向?qū)ο蟮慕Y(jié)構(gòu)輸出碼流。實驗結(jié)果表明,與H.264全I(xiàn)幀編碼相比,本文提出的算法編碼速度提高了約3倍,編碼性能提高了約2dB。與H.264基本檔次相比,雖然編碼性能略有下降,但是編碼速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在編碼效率和編碼速度之間獲得很好的折衷,在一定程度上可以滿足無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實驗平臺。在分析算法結(jié)構(gòu)的同時,結(jié)合嵌入式系統(tǒng)的特點,從算法,內(nèi)存,高級語言和匯編語言等幾個方面提出優(yōu)化方案,最終在ARM嵌入式平臺下實現(xiàn)了面向無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的低復(fù)雜度視頻編碼算法。測試結(jié)果表明,與優(yōu)化前相比,優(yōu)化后的編碼速度有了很大的提高,對于CIF格式的監(jiān)控視頻序列能夠滿足實時處理的要求。
標(biāo)簽： ARM 無線視頻 傳感器網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜度
上傳時間： 2013-07-26
上傳用戶：小小小熊
mf()計算模糊集合中論語元素的隸屬度，y代表中心值，z代表分布參數(shù)，隸屬度函數(shù)采用對稱三角函數(shù)
上傳時間： 2013-12-22
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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