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環(huán)境

實現基于PIC25j10單片機

實現基于PIC25j10單片機，實現對HSM－20G溫濕度模塊，對換境數據的采集，給壓縮包包含了所用到芯片的DATASHEET以及原代碼

標簽： PIC 25j j10 25

上傳時間： 2013-12-28

上傳用戶：franktu
jSearch - turns search Engines into FIND engines - Programming in JAVA Copyright (C) 1999-2009 Hun

jSearch - turns search Engines into FIND engines - Programming in JAVA Copyright (C) 1999-2009 Hunt Lin This program is free software you can redistribute it and/or modifyit under the terms of the GNU General Public License as published bythe Free Software Foundation either version 2 of the License, or(at your option) any later version. This program is distributed in the hope that it will be useful,but WITHOUT ANY WARRANTY without even the implied warranty ofMERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See theGNU General Public License for more details. You should have received a copy of the GNU General Public Licensealong with this program if not, write to the Free SoftwareFoundation, Inc., 675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA. Also add information on how to contact you by electronic and paper mail.

標簽： Programming Copyright jSearch Engines

上傳時間： 2017-02-10

上傳用戶：qoovoop
IAR5.20的使用指南

IAR5.20的使用指南，可以提高開發AVR單片機的效率，也是初學者學習的必備資料，對于使用IAR開發壞境有極大的幫助。

標簽： 5.20 IAR 使用指南

上傳時間： 2014-12-21

上傳用戶：xauthu
記憶能力培養的資料

記憶能力培養的資料，記憶行為可分為四個大類：（1）再認行為，其目的在于搜尋和認同已經習得的材料（任何物體，言語信息，個體，等等），條件是這些材料呈現在主體的知覺范圍或周圍環境中；（2）重建行為，材料是在變形的情況下被感知的，主體的活動應根據材料的原型來重建它們；（3）回憶行為，喚起、描述或再現不在眼前的物體，以及再現習得階段中完成的活動（通常能以基本單元進行分析，但反應不能歸結為基本單元的總和）（4）最后，重學行為，它在記憶活動中占有特殊的地位：重學是第二次“學習”，一般來說，它比第一次學習來得更快，從時間節省和練習次數節省中得出的結論證明了重學的保持效果。節省就是主體所熟悉的場合促進了再認和回憶。

標簽：

上傳時間： 2014-12-05

上傳用戶：whenfly
22位流水線加法器

22位流水線加法器，altera公司仿真壞境可用。

標簽： 流水線加法器

上傳時間： 2013-12-18

上傳用戶：日光微瀾
利用vb達到電源供應器的控制

利用vb達到電源供應器的控制，若將電源供應器加入控制的一環會使得系統功能完善。

標簽： 控制

上傳時間： 2013-12-28

上傳用戶：lnnn30
實驗名稱: SPI接口實險

實驗名稱: SPI接口實險，LED數據管顯示。實驗目的: 學習AVR單片機的SPI功能實驗現象: 1、程序通過SPI接口輸出數據到HC595芯片驅動LED數據管簡單顯示。 2、內部1 M晶振，程序采用單任務方式，軟件延時。環境: ICCAVR6.31A

標簽： SPI 實驗接口

上傳時間： 2014-01-03

上傳用戶：cuibaigao
Java數字音頻識別程序

對于聲音識別技術來說，由于不需要過多接觸以及實體間交互模式的認證，因此，它在使用中比其他種類的識別技術更加便利。而在配置過程中，由于當前多數電子數碼產品都已經安裝了聲卡和話筒，因而構架上也可以節約更多的成本。此外，對于使用環境來說，由于不需要如視頻監控設備那樣對角度有著較高的要求，所以聲音識別系統的使用環境無疑也會更加的隨意和隱蔽。這些都是聲音識別系統與其他安防設施相比更加獨特的優勢。

標簽： Java 數字音頻識別程序

上傳時間： 2019-09-23

上傳用戶：minwenji
論文-移動機器人導航與定位技術

移動機器人導航與定位技術隨著計算機技術、微電子技術、網絡技術等的快速發展，特別是通訊技術的進步。機器人技術也得到了飛速發展，移動機器人的關鍵技術得到深入而廣泛的研究。并且部分已經走向成熟，移動機器人應用領域不斷擴展，與制造業相比，移動機器人的工作環境具有非結構化和不確定性。因而對機器人的要求更高。不僅要求機器人完成一定的功能，還需要機器人具有行走功能。對外感知能力以及局部的自主規劃能力等，因此移動機器人的導航與定位技術成為智能機器人領域的一個重要研究方向．也是智能移動機器人的一項關鍵技術。多年來國際國內都有大量的科技工作者致力于這方面的研究開發工作．因而對許多問題的認識與求解都取得了長足的發展。在某些特定的應用領域，移動機器人導航技術已得到了實際應用。本文介紹了移動機器人導航技術研究中的相關關鍵技術。 2移動機器人導航與定位研究的目的移動機器人根據運動行為方式分為自主和半自主式．根據應用的環境有室內和室外機器人之分。無論哪種移動機器人。在它的運動過程中始終要求解決自身的導航與定位問題．也就是 Dm．~ntWhyte提出的三個問題：(1)”我現在何處 ?”，(2)”我要往何處去 ?”，(3)”要如何到該處去?”。其中問題 (1)是移動機器人導航系統中的定位及跟蹤問題，(2)(3)是移動機器人導航系統中的路徑規劃問題。移動機器人導航與定位技術研究的目的就是解決上面的 3個問題．給出已知和未知環境下移動機器人實時導航與定為控制的理論、方法與關鍵技術，并驗證該理論與方法的的實用性：提出適應多種環境的實時導航策略和具有良好可擴展性的移動機器導航體系結構：未知環境中移動機器人的快速環境建模與定位方法：未知環境中基于傳感器的移動機器人局部運動規劃理論與方法：與未知環境中移動機器人導航控制相關的機器學習的基礎理論與方法；移動機器人的故障自診

標簽： 機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：xsr1983
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應用對環境的感知，環境模型妁表示是非常重要的。未知環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數據壓縮。基于網絡的這些特性，可采用K0h0n曲神經元的權向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的分布形式學習過程如下：開始時網絡的權值隨機地賦值，其后接下式進行學習：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經元 1在t時刻對應的權值；a(∽ 謂整系數； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最大限度地表示一定的自由空間。神經元權向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可以動態地定義成矩形、多邊形。神經元數量的選取取決于環境的復雜度，如果神經元的數量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域如果節點妁數量太大．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個自由空間的學習，而不是學習最小框架空間。節點的數量可以動態地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網絡節點來重新學習所 138一以為了收斂于最小框架表示，應該采用較少的網絡節點升始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結構表示。采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等通過學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術報容易地被找到在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲絡技術對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經網絡在局部路徑規射中的應用局部路徑規刪足稱動吝避碰規劃，足以全局規荊為指導利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu

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