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  • 道理特分解法

    #include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U,L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U,L的第r行,第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; } 

    標簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

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  • 低小慢目標光電探測技術研究

    光電探測技術是一種根據目標和背景輻射或者反射的光波在波長和強度之間的差異來進行目標探測的一種技術,它包括從紫外光(02-04um)、可見光(04-0.7um)、紅外光(1~3μm,3~5μm,8~12μm)等多種波段的光信號探測。本文通過對低小慢目標的紅外特性進行分析,提出了一種新的紅外低小慢目標探測算法。低小慢飛行器因為其成本低廉和獲取容易,極易形成黑飛,近年來隨著低小慢目標威脅態勢的增加,國內外關于低小慢目標的管控需求日益增長。但是因為低小慢目標本身種類、制作材料多樣,且很多沒有強熱源,導致其在紅外圖像上與周圍環境成像特征類似,常用的紅外弱小目標探測算法無法充分抑制背景,探測效果較差。當前對于低小慢日標的探測以雷達探測為主,紅外探測算法較少,但國內外很多研究機構都已在陸續開展紅外低小慢目標探測方面的研究。本文主要對以下四點內容進行了研究總結。(1)本文首先以無人機為例對低小慢目標的紅外成像特性進行分析,通過分析低小慢日標與傳統紅外弱小目標在紅外特征差異,總結說明了低小慢目標在紅外圖像上更難與背景區分,同時具有復雜多變的運動軌跡(2)對紅外低小慢目標增強進行了研究,通過對奇異值分解(SVD)后的奇異值矩陣設計非線性變換函數,使重構后圖像中目標所在的高頻部分的對比度得到增強從而使目標和背景之間的區別更加明顯,達到了增強目標的目的。(3)針對 Robinson guard濾波器對極值敏感的問題,對原有的計算方式進行了改進,改進后的 Robinson Guard濾波器可以更有效的區分前景和背景,對于背景的抑制更加充分。(4)在上述研究的基礎上,提出了一種新的紅外低小慢目標探測算法,該算法首先使用本文所用的目標增強方法對目標進行增強,然后使用改進后的 RobinsonGuard濾波器進行背景抑制,最后使用基于局部對比度(LC)的自適應閾值分割方法來提取目標使用真實拍攝的紅外低小慢目標序列圖像對本文方法進行仿真分析,實驗結果表明本文方法具有很好的背景抑制效果,可以有效的實現低小慢目標的探測

    標簽: 光電探測

    上傳時間: 2022-03-14

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  • 基于ZMP的雙足機器人動態步行控制研究

    首先,本文分析了雙足機器人動態步行過程的運動學特征。即分析雙足步行機器人連桿的位置和姿態與各個關節角之間的關系。包含雙足機器人動態步行的正運動學與逆運動學特性。其中,針對雙足步行機器人的逆運動學問題,使用了解析法與數值法進行求解,并對上述兩種方法進行了對比。其次,在針對雙足機器人動態步行過程運動學特性的分析基礎上,推導出雙足步行機器人零力矩點(ZMP)的計算公式,該公式稱為ZMP基本方程。ZMP基本方程描述了機器人ZMP與機器人質心之間的關系。在此基礎上,使用拉格朗日方法建立了雙足步行機器人的動力學模型,其中包括單腳支撐階段與雙腳支撐階段的動力學模型。為了方便得到雙足步行機器人的步行模式,使用桌子——小車模型模擬機器人動態步行。使用該等效模型與2MP基本方程,本文設計了基于ZMP的雙足機器人動態步行模式生成算法。生成步行模式之后,將機器人關節角時間序列帶入機器人動力學模型計算,可以得到關節力矩時間序列。關節驅動器按照力矩時間序列控制關節運動即可實現動態步行。但是,考慮到數值計算等因素導致的誤差累計,本文同時基于桌子—一小車模型設計了動態步行穩定控制器,該控制器的作用是通過修正期望ZMP軌跡調節機器人軀干的傾斜角度。最后,基于本文所設計的雙足步行機器人逆運動學問題求解算法、動態步行模式生成算法與步行穩定控制器所組成的控制系統,采用開放源代碼動力學引擎0pen Dynamic Engine 進行仿真驗證。首先在三維虛擬環境中建立了雙足步行機器人虛擬樣機模型,其次設計了零重力環境下剛體運動實驗與雙足動態步行實驗。驗證了本文針對雙足步行機器人動態步行所設計的控制方法的有效性。

    標簽: 機器人 動態步行控制

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:kingwide

  • 獨立太陽能光伏路燈系統中MPPT控制器的研究與設計

    太陽能作為作為一種新型綠色能源,以其取之不盡、用之不竭、無污染等優點,受到人們越來越多的重視。太陽能光伏發電是充分利用太陽能的一種有效方式。由于目前太陽能電池板價格比較高,為了降低系統造價和有效利用太陽能,對光伏發電進行最大功率跟蹤(MPPT)顯得尤為重要本文以獨立光伏路燈系統為研究對象,進行理論分析。從系統原理、撲拓結構、控制策略及MPPT控制器的設計作了詳細的分析和研究。主要內容有:1,綜述國內外光伏產業發展現狀。2,介紹獨立光伏路燈系統的基本結構,結合光伏電池的輸出特性,分析最大功率跟蹤的必要性,以及分析蓄電池充放電的特性,制定合理的蓄電池充電控制策略。3,分析幾種MPPT控制策略的優缺點,在傳統的擾動觀察法的基礎上進行改進。4,設計出用于光伏陣列MPPT的DC-DC電路。采用boost升壓變換器實現最大功率跟蹤,并分析仿真。5,介紹了控制電路的設計過程,采用TMS320F2812控制系統的硬件電路設計和軟件設計。

    標簽: 太陽能光伏路燈系統 mppt控制器

    上傳時間: 2022-06-21

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  • EMI電源濾波器的設計和研究

    本文在闡述開關電源電磁干擾基本特點的基礎上,提出了電源傳導加固技術。文中闡述了EMI電源濾波器的基本原理、拓撲結構、設計原則和濾波器件的高頻特性,分析了網絡理論及其在EMI電源濾波器設計中的應用。本文以某一航空產品中的DC-DC開關電源項目為依托,設計EMI電源濾波器。通過了解開關電源需要滿足的電磁兼容標準,測試分析其電磁干擾信號特點,提出濾波器性能指標。利用網絡理論設計分析濾波電路,通過編程實現對濾波電路參數的設計。建立濾波器插入損耗仿真模型,編寫仿真程序,對設計結果進行分析,最后通過實際測試,驗證設計方法的正確性。同時,在EMI電源濾波器設計的基礎上,對濾波器進行了拓展功能的電路設計,主要針對開關動作所引起的浪涌電壓。通過討論應用于EMI電源濾波器中的軟磁鐵氧體材料的特性,提出了鐵氧體磁芯的選擇原則和應用方法,同時討論了主要濾波器件的選擇和設計。深入研究EMI電源濾波器在工程設計中的關鍵技術及濾波器封裝技術,并提出封裝過程測試方法及工程應用時安裝使用應注意的主要問題

    標簽: emi 電源濾波器

    上傳時間: 2022-07-27

    上傳用戶:1208020161

  • 本系統采用A. 系統需求分析報告(設計方法/數據流圖/數據字典) B. 數據庫的信息要求報告(E—R圖及關系數據模型) C. 數據庫的操作和應用要求報告(模塊結構圖<概念結構設計及邏輯結構設計&

    本系統采用A. 系統需求分析報告(設計方法/數據流圖/數據字典) B. 數據庫的信息要求報告(E—R圖及關系數據模型) C. 數據庫的操作和應用要求報告(模塊結構圖<概念結構設計及邏輯結構設計>) D. 調試中出現的問題及解決方法(物理設計,調試及運行,維護) E. 訪問數據庫的方式(ODBC,

    標簽: A. B. C. 報告

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:日光微瀾

  • 一般文獻對A—B效應的分析不夠明了

    一般文獻對A—B效應的分析不夠明了,作者就此問題進行了探究,力求尋求一種既省時又省力簡單明了的方法,試著用費曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標∞勢所致的A_B效應及超導量子干涉效應、介觀體系中的A_B效應等這些前沿領域的課題。

    標簽: 效應

    上傳時間: 2014-01-27

    上傳用戶:372825274

  • 企業物資管理系統 為了使物資管理部門的責、權、利得到落實, 以提高總體的經濟效益,采用J2EE 技術體系, 設計與實現了B/S 模式下的企業物資管理系統, 依據開發實例,分析了企業物資管理系統的

    企業物資管理系統 為了使物資管理部門的責、權、利得到落實, 以提高總體的經濟效益,采用J2EE 技術體系, 設計與實現了B/S 模式下的企業物資管理系統, 依據開發實例,分析了企業物資管理系統的業務需求和設計目標, 詳細討論了系統的實現技術、實現方案及安全設計

    標簽: J2EE 管理系統 模式 開發實例

    上傳時間: 2015-10-22

    上傳用戶:liglechongchong

  • 文法如下: (1)S->aAcBe (2)A->b (3)A->Ab (4)B->d 關於lr0的語法分析

    文法如下: (1)S->aAcBe (2)A->b (3)A->Ab (4)B->d 關於lr0的語法分析

    標簽: gt aAcBe lr0 Ab

    上傳時間: 2015-11-22

    上傳用戶:thinode

  • 程序計算了國產矩形波導BJ-100的傳輸特性。通過查閱資料可以知道BJ-100波導管的結構參數為頻率范圍(8.2GHz~12.5GHz)結構參數a=22.86mm,b=10.16mm FDTD計算

    程序計算了國產矩形波導BJ-100的傳輸特性。通過查閱資料可以知道BJ-100波導管的結構參數為頻率范圍(8.2GHz~12.5GHz)結構參數a=22.86mm,b=10.16mm FDTD計算 fortran 語言

    標簽: 100 GHz 10.16 22.86

    上傳時間: 2014-12-02

    上傳用戶:linlin

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