本程序是根據jacobi旋轉法求實對稱矩陣的全部特征值和特征向量
上傳時間： 2014-07-22
上傳用戶：talenthn
特征值計算的幾種算法，包括所有源程序，請多多指教！
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：lanjisu111
偏最小二乘程序 標準化 求矩陣的最大特征值及對應特征向量
上傳時間： 2017-09-06
上傳用戶：yuchunhai1990
雅可比法計算特征向量程序雅可比過關法求實對稱矩陣特征值與特征向量
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：杜瑩12345
矩陣特征值計算，方法為冪法，包含實驗報告和源代碼
上傳時間： 2014-01-08
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本書作者用攝動理論和向后誤差分析方法系統地論述代數特征值問題以及有關的線性代數方程組、多項式零點的各種解法，并對方法的性質作了透徹的分析。
上傳時間： 2021-11-04
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-07-01
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-04-24
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渦流無損檢測技術作為五大常規無損檢測技術之一，不僅能夠探測導體表面的涂層厚度，材料成分，組織狀態以及某些物理量和機械量，還能檢測材料或構件中是否有缺陷并判斷缺陷的形狀、大小、分布、走向。脈沖渦流無損檢測技術因其激勵信號的頻域特點，具有有效率高，檢測準確的特性，因而有著廣泛的應用前景。 用無損檢測方法進行鋼鐵材質檢測的研究工作取得了大量成果，然而對于鋼材及其制品的混料、硬度和裂紋質量檢測還存在許多難題，如用傳統檢測方法檢測齒輪毛坯的硬度效果不夠理想，而且人工記錄方法較慢。 本文以渦流檢測技術理論為基礎，系統地分析了脈沖渦流檢測的基本理論。在此基礎上設計了一套用于檢測鋼鐵材硬度的脈沖渦流檢測儀器。該脈沖渦流檢測系統可分為硬件、軟件兩個子系統。整個系統由激勵源、渦流傳感器、數據處理、結果顯示這四個主要部分組成。在渦流探傷中，影響渦流的因素很多，產生大量噪聲使得信號分析相對困難。系統以FPGA為開發平臺，使得信號激勵和信號的采集可以在同一電路中實現，從而提高了信號處理的精確性，接著利用主成分分析方法去除噪音，提取信號的特征值，建立回歸方程，利用最小二乘法實現對鋼鐵材質硬度的測量。實驗結果表明，以FPGA為開發平臺，采用脈沖渦流激勵的方式及相關的脈沖渦流的主成分分析處理方法，使鋼鐵材質硬度的判別準確率有了很大提高。
上傳時間： 2013-04-24
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將正數n插入一個已整序的字數組的正確位置。算法: 將數組中數逐個與N比較,Si為指針若N<Ki,則Ki下移一個單元若NKi,則插在Ki的下一個單元,并結束臨界條件:若NKn,則插入Kn的下一個單元若N<K1,則K1~Kn后移一個單元, N插在第一個單元循環控制:計數控制元素個數=((字末地址－字首地址) / 2) +1 字數 = (字節末地址－字節首地址) +1 字節數地址邊界控制結束地址為ARRAY_HEAD特征值控制: 表示結束條件的值
上傳時間： 2013-12-26
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