VIP專區-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列（39）資源包含以下內容：1. 這是有關SPI總線的一段讀寫程序.2. 這是一段MAX7219的驅動C51源程序.3. 利用msp430的通用I/O端口模擬I2c協議的源代碼.4. 超級下載軟件(progisp ver1.1)包括并口下載器與usb isp下載器的詳細制作資料.5. MCS51產單片機上實現的tcp/ip,很全的哦,需要的可以參考一下..6. 嵌入式系統圖形用戶界面編程.7. 05嵌入式大會的部分演講稿.8. 51系列對CH375模塊讀寫.9. test for boundary scan and CPLD ics..10. 這是我個人再學習ARM7s3c2410的 時候用到的試驗代碼.11. 本人水品有限.12. 是在不好意思.13. 入門試驗代碼.14. pxros的使用說明.15. 在NIOS中利用C語言模擬I2C總線時序.16. ALTERA NIOS處理器實驗.17. ALTERA NIOS處理器實驗.18. ALTERA NIOS處理器實驗.19. ALTERA NIOS處理器實驗.20. ALTERA NIOS處理器實驗.21. 隨著高性能計算的需求.22. ADS1.2是一個使用方便的集成開發環境.23. AVR單片機嵌入式操作系統原代碼.24. 有關rtos的書.25. 重要的匯編語言編程......和大家一起分享.26. AT91M55800A材料-BasicTimer.27. I2c代碼.28. WINDOWS系統下灰度的BMP圖片轉換成黑白圖片..29. 在WINDOWS CE.NET 系統中讀RDP連接的用戶名的密碼..30. 嵌入式實時操作系統μCOS-在ARM上的移植應用.31. 在s3c44b0x運行的俄羅斯方塊游戲 DOS參考代碼.32. uCOS-II在C51下的一個完整的LCD項目源碼.33. 石子歸并問題：在一個圓形操場的四周擺放著N堆石子(N<= 100),現要將石子有次序地合并成一堆.規定每次只能選取相鄰的兩堆合并成新的一堆,并將新的一堆的石子數,記為該次合并的得分.編一程序,由.34. 單片機及嵌入式系統web實現的文章 很好的：MCU應用系統與Internet連接的一種新技術.35. 單片機發展趨勢的文章： 從Cygnal C8051F看8位單片機發展之路 好.36. usb host在ARM7上的實現.37. 對arm300的一些簡單的試驗做了詳細地說明和講解.38. arm技術手冊.39. arm7上開發usb的文檔,說得非常好.40. 一個關于s1d13806的應用程序.
上傳時間： 2013-04-15
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VIP專區-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列（150）資源包含以下內容：1. ＴＣＲＴ５０００光電傳感器.2. 關于PLC控制的資料,內容全面,供參考用..3. 這是設計好并調試通過了的智能負載電路原理圖和PCB板圖.4. I2C 總線8 位遠程I/O 擴展口芯片PCF8574 的原理與應用.5. 基于ADI 公司的blackfin芯片的通用中斷框架程序.6. 基于ADI blackfin 的DMA 描述符方式的程序。便于你理解這種獨特的dma搬送方式.7. 基于ADI blackfin的異常處理程序.8. 基于ADI BLACKFIN的jbig壓縮和解壓縮程序.9. max531的驅動程序,采用SPI接收方式.經驗證,完全正確..10. 關于自制C8051單片機編程器的文檔.11. 國內某測溫系統信號處理處理板的代碼.12. PIC系列單片機典型應用程序集: 17c42.13. PIC系列單片機典型應用程序集: 24lc.14. PIC系列單片機典型應用程序集: 93c46.15. PIC系列單片機典型應用程序集: 93c.16. PIC系列單片機典型應用程序集: b16tobcd.17. PIC系列單片機典型應用程序集: bcd.18. PIC系列單片機典型應用程序集: BCD2BIN.19. PicoBlaze 處理器 SPI Flash 編程器的詳細資料.20. 簡易灰度調制.21. LCD ST7787 QVGA 屏 的 驅 動.22. PICC學習.23. 這些都是常用的通信設備的電路原理圖.24. 調試好的LCDTV方案.25. 串口中斷＿niosII.c SOPC UART!.26. NIOSII I2C源程序.27. C語言規范,在寫程序可以避免一些不必要的錯誤.28. 10分鐘學會PLD,仿真.29. ARM平臺下的數字音頻AGC處理源代碼 采用EP9302,對數字音頻進行AGC處理.30. VESA and Industry Standard and Guidelines for Computer Display Monitor Timing Version 1.0.31. 基于89s52單片機.32. 基于51系列單片機的開機計數實驗.33. 基于wimax中ofdm在vxworks的仿真代碼.34. C8051F系列單片機測溫程序.35. 5615十位DA轉換芯片C的原程序.36. 縫紉機主機板測試程序； 使用嵌入式系統。.37. ATmega48-88-168_中文說明書.38. nios鍵盤數碼管驅動芯片HD7279驅動程序.39. C+++GUI Programming with Qt4 的源碼.40. Philip ISP1181芯片驅動.
上傳時間： 2013-04-15
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opencv視頻教程 opencv 第01集 opencv安裝.flv Opencv第02集_結構—wmv.wmv opencv 第03集opencv 圖像顯示功能.flv Opencv 第04集 Opencv讀視頻和攝像頭.flv Opencv 第05集 Opencv視頻播放控制.flv Opencv 第06集 Opencv寫視頻文件.flv Opencv 第07集 Opencv基本數據結構.flv Opencv 第08集 矩陣維度與通道.flv Opencv 第09集 矩陣數據訪問.flv Opencv 第10集 結構體詳解.flv Opencv 第11集 灰度直方圖.flv Opencv 第12集 RGB顏色空間.flv Opencv 第13集 hsv顏色空間.flv ………… Opencv視頻教程之Opencv結構與內容.ppt Opencv軟件
上傳時間： 2013-05-18
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提出了一種基于相似度函數的自適應加權中值濾波算法。該方法首先通過噪聲檢測確定圖像中的噪聲點,然后 根據窗口內噪聲點的個數自適應地調整濾波窗口的尺寸,并根據相似度大小,巧妙地將濾波窗口內各個像素點自適應分 組并賦予相應的權重,最后對檢測出的噪聲點進行加權中值濾波。計算機模擬實驗結果表明:該算法既能有效地濾除噪 聲,又能較好地保護圖像細節,比標準中值濾波具有更優良的濾波性能。
上傳時間： 2017-08-06
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圖形操作翻轉，變灰，以及藝術的處理，初學者必看
標簽： 操作
上傳時間： 2015-11-23
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請用星號(*)排列出下列的雙箭頭星號圖案，輸入資料檔e.txt中的第一行為箭頭的上下高度(必為奇數)，第二行為圖案的總寬度
標簽：
上傳時間： 2016-07-25
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像的許多個空間中的一個。不管子空間的具體形式如何，這種方法用于圖像識別的基本思想 都是一樣的，首先選擇一個合適的子空間，圖像將被投影到這個子空間上，然后利用對圖像 的這種投影間的某種度量來確定圖像間的相似度，最常見的就是各種距離度量。
標簽： 子空間
上傳時間： 2014-08-01
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對超敏捷動中成像遙感衛星角速度快(6 (°)/s)、角加速度大(1.5 (°)/s2)、成像參數隨時空復雜多變等新問題,開展了超敏捷動中成像特點分析與成像參數仿真分析工作。構建了動中成像復雜模型,精確分析了動中成像合速度的變化規律。在此基礎上,結合信噪比、調制傳遞函數(MTF)等計算公式,全面分析了不同成像條件下,動中成像系統的行頻、TDI級數、姿態穩定度MTF、同步誤差MTF、偏流修正誤差MTF等隨角速度的變化關系,為超敏捷動中成像衛星,尤其是衛星的成像電子學,提供了重要的設計依據。
上傳時間： 2020-02-16
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論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下： (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現， 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O．34～0．68)，其中， 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優，預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能，結果表明U-Net．4網絡結構的分割 效果最優，平均區域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A．E，得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標簽： 紅外熱成像技術
上傳時間： 2022-02-13
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微光與紅外成像技術
上傳時間： 2013-06-28
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