無線感測器已變得越來越普及，短期內其開發和部署數量將急遽增加。而無線通訊技術的突飛猛進，也使得智慧型網路中的無線感測器能夠緊密互連。此外，系統單晶片(SoC)的密度不斷提高，讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統相繼問市。儘管如此，工程師仍面臨一個重大的挑戰：即電源消耗。
上傳時間： 2013-10-30
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prolog 找路例子程序： === === === === === === Part 1-Adding connections Part 2-Simple Path example | ?- path1(a,b,P,T). will produce the response: T = 15 P = [a,b] ? Part 3 - Non-repeating path As an example, the query: ?- path2(a,h,P,T). will succeed and may produce the bindings: P = [a,depot,b,d,e,f,h] T = 155 Part 4 - Generating a path below a cost threshold As an example, the query: ?- path_below_cost(a,[a,b,c,d,e,f,g,h],RS,300). returns: RS = [a,b,depot,c,d,e,g,f,h] ? RS = [a,c,depot,b,d,e,g,f,h] ? no ==================================
標簽： Part connections example prolog
上傳時間： 2015-04-24
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OPNET的介紹電子書，包含模組的創見和連結、網路協定的設計等介紹
標簽： OPNET
上傳時間： 2014-01-08
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路用探地雷達使用空氣耦合天線，本程序采用平面入射波方式編制2D-FDTD程序！
上傳時間： 2014-01-13
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電子報軟體. 你想輕輕鬆鬆的寄送電子報 功能介紹: 1. 支援多個伺服器分散流量. (已可設定每次的最大郵件數) 2. 支援多個設定檔選擇. 3. 可直接選擇硬碟內的 HTML, 純文字檔當做寄信內容. 4. 支援定時、每日、每週、每月送信. 5. 配合 ServiceAgent 可以成為NT/2000下的服務. 6. 可夾帶附件檔案. 7. 在原本可直接選取電腦硬碟上的檔案(HTML)來做為HTML寄信的本文之外, 目前已能將 HTML 內的圖檔(gif,jpg,bmp,png)的 <img> tag 和 音效檔(wav,mid,swf)的<EMBED> tag 的內容一起勘進郵件內容裡. 8. 以 Command Line 執行的方式就能啟動寄信流程. 9. 透過電子郵件信箱即可啟動自動化電子報訂閱/取消功能! 開發工具: 1. Delphi 5 2. Indy Winshoes8 (free delphi component)
上傳時間： 2014-01-05
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「到Petzold的書中找找」仍然是解決Windows程式開發各種疑難雜癥時的靈丹妙藥。在第五版的《Windows程式開發設計指南》中，作者身違背受敬重的Windows Pioneer Award（Windows開路先鋒獎）得主，依據最新版本Windows作業系統，以可靠的取材資料校定這一本經典之作一再一次深入探索了Win32程式設計介面的根本重心。
上傳時間： 2014-01-08
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藍芽電話簿範本，使用CSR晶片開發，包括伺服及客戶端應用。
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上傳時間： 2013-12-23
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采用大規模專用射頻集成電路nRF2401A設計、實現短距離無線數據傳輸設備，基本性能指標為：通信距路不小于100米，傳輸速率不小于200kbps，發射功率可控，可實現點對點及點對多點通信。課題內容涉及基于nRF2401A射頻集成電路及單片微機的硬件電路設計、系統控制軟件及點對多點數據傳輸軟件設計等。本課題側重于基于nRF2401A射頻集成電路及ATMEG16L單片微機的硬件電路設計。
上傳時間： 2014-01-16
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電子鐘，實現自動計時。proteus開發
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上傳時間： 2014-01-24
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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
上傳時間： 2022-02-12
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