特點 顯示范圍-19999至99999位數 最高輸入頻率 10KHz 計數速度 50,5000脈波/秒可選擇 四種輸入模式可選擇(加算,減算,加減算,90度相位差加減算 90度相位差加減算具有提高解析度4倍功能 輸入脈波具有預設刻度功能 2組警報功能 15 BIT 類比輸出功能 數位RS-485介面
標簽: 微電腦 長度 流量顯示 控制
上傳時間: 2013-10-15
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遺傳算法的程序 遺傳 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規模并行搜索優化算法,它模 擬了達爾文“適者生存”的進化規律和隨機信息交換思想,仿效生物的遺傳方式, 從隨機生成的初始解群出發,開始搜索過程。解群中的個體稱為染色體,它是一 串符號,可以是一個二進制字符串,也可以是十進制字符串或采用其他編碼方式 形成的碼串。對父代(當前代)群體進行交叉、變異等遺傳操作后,根據個體的 適應度〔fitness)進行選擇操作,適應度高的個體有較高的概率被選中并復制到下 一代,如此產生的子代通常優于父代,這個過程稱為進化。上述過程循環執行直 至滿足停機條件,最終使優化過程以大概率趨于全局最優解
標簽: GeneticA lgorithm 算法 程序
上傳時間: 2015-09-25
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針對同一場景可見光與紅外圖像的融合問題,提出了一種新的多尺度對比度塔圖像融合方法. 該方法 利用對比度金字塔數據結構得到圖像的多分辨序列,采用基于視覺特性的融合算子在圖像的相應各級上融 合源圖像的細節,再通過金字塔逆變換重構出最終融合圖像. 這種圖像處理方法具自適應性,不隨各自輸入 圖像的灰度特性而改變,同時增強了融合圖像的對比度,產生了較好的視覺處理效果.
標簽: 圖像 對比度 紅外圖像 多尺度
上傳時間: 2014-01-21
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獲取灰度圖像LBP特征的matlab程序,兩種LBP算子
標簽: matlab LBP 灰度圖像 特征
上傳時間: 2016-01-26
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針對區域立體匹配計算量大實時性差的困難,分析了相關匹配算法的實際工作過程,采用消除冗余因子和M2C濾 波、多級分辨率匹配減小計算復雜度,對算法結構進行了改進和優化,并利用超線程和D65/EF技術對算法進行了加速,提出 了一種實時區域匹配算法。對算法進行實驗,結果表明算法符合了視覺導航的準確性和實時性要求,并且對于提高其他區域 匹配算法實時性也具有重要借鑒意義。
標簽: M2C 65 EF 立體匹配
上傳時間: 2013-12-12
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一、 課程設計題目: 用C/C++語言編寫灰度圖像霍夫曼編碼的程序 二、 設計內容及要求: 1、 用C/C++語言完成設計,在計算機上調試程序; 2、 上機課時:8課時; 3、 列出設計結果,并提交課程設計報告。 三、 設計方法與步驟: 1、 統計一幅BMP格式的灰度圖像的概率,并顯示相應的灰度值和概率; 2、 對這幅圖像做霍夫曼編碼;并列出編碼結果。 3、 計算平均碼長和熵值,算出編碼效率。 4、 所有的結果都要求顯示出來。
標簽: 語言 編寫 灰度圖像 程序
上傳時間: 2017-02-05
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本文是以數位訊號處理器DSP(Digital Singal Processor)之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發,而其主要分為硬體電路與軟體程式兩部分來完成。而就硬體電路來看分為量測電路模組、DSP周邊電路及RS232通訊模組、輸出模組三個部分,其中在輸出上可分為電流輸出、電壓輸出以及binary command給加熱驅動裝置, RS232 除了可以與PC聯絡外也可以與具有CPU的熱能驅動器做命令傳輸。在計畫中分析現有工業用加熱驅動裝置和溫度曲線的關係,並瞭解其控制情況。軟體方面即是溫控器之中央處理器程式,亦即DSP控制程式,其中包括控制理論、感測器線性轉換程式、I/O介面及通訊協定相關程式。在控制法則上,提出一個新的加熱體描述模型,然後以前饋控制為主並輔以PID控制,得到不錯的控制結果。
標簽: Processor Digital Singal DSP
上傳時間: 2013-12-24
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用vb編寫的進行高斯正反算程序,可進行任意度帶的經緯度和大地坐標之間的轉換
標簽: 編寫 正 程序 高斯
上傳時間: 2014-01-05
圖像的邊緣是指圖像中鄰域灰度有顯著變化 的像素的集合。它是圖像的基本特征, 因此邊緣檢 測方法在圖像處理中成為一個十分重要的課題。經 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰 域內灰度的變化, 利用邊緣鄰近一階或二階方向導 數變化規律, 用簡單的方法檢測邊緣。但是, 因為邊 緣和噪聲都是高頻信號, 因此許多經典邊緣檢測算 法很難在邊緣和噪聲中做出取舍。在眾多的邊緣檢 測算子中, 算子因為具有優良的邊緣檢測能 力, 因此在圖像處理中得到廣泛應用。
標簽: 圖像 像素 灰度 變化
上傳時間: 2014-01-08
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一種基于雙變異算子的遺傳算法本文針對簡單遺傳算法(SGA)所存在的缺點和不足,提出了一種新的改進遺傳算法-雙變異算子GA。該想法通過將所有產生的子代個體與父代個體混合作為下一代種群,在種群選擇前對適應度值較低的個體進行一次變異,然后通過選擇,交叉,再一次變異產生新種群,再利用自適應算法改變交叉和變異率及最優保存策略保護歷代最優個體, 經Visual C++ 軟件編程計算,得到了較好的優化結果.
標簽: 算法 SGA 變異
上傳時間: 2017-07-10
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