是一些 數字相關法的論文 1.FFT法與數字相關法在相位測量上的比較.pdf 2.采用數字相關法測量相位差.pdf 3.基于FFT譜分析算法的高精度相位差測量方法.pdf 4.基于Hilbert變換的相位測量法與數字相關測相法的比較.pdf 5.基于虛擬儀器技術和互相關原理的相位測量儀.pdf 6.數字化相位差測量算法的研究.pdf 7.相位差的數字化測量研究.pdf 8.虛擬儀器測量周期信號相位的仿真設計.pdf
上傳時間： 2014-12-06
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C++的BP算法源程序，注釋清晰，適用于對bp神經網絡算法進行研究。 飄渺水云間
上傳時間： 2017-09-08
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決策樹分類總結，基于決策樹的數據流挖掘算法的研究，總結ctvf等算法。對現有的決策樹在云計算，用戶興趣漂移上面的概論
標簽： 決策樹
上傳時間： 2015-02-26
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粒子群算法在仿真生物群體社會活動的基礎上，通過模擬群體生物相互協同尋優能力，從而構造出一種新的智能優化算法。本文主要講述了粒子群算法的基本原理及其一些改進算法以及其改進算法的一些應用。
標簽： 粒子群算法
上傳時間： 2015-07-10
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對7種排序算法的研究，穩定性，時間復雜度，實現過程
上傳時間： 2016-05-18
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實驗源代碼 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("請輸入矩陣第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可傳遞閉包關系矩陣是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元關系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數 i: "); scanf("%d",&k); 四川大學實驗報告 printf("請輸入矩陣的列數 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上傳時間： 2016-06-27
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論文首先對基本定位算法如基于小區編號、接收信號場 強、到達時間到達時間差、到達角度、混合定 位方法等的原理，誤差消除及處理，還有與混合定位方法相關的數據 融合技術進行了簡單介紹。隨后分析介紹了國內外最新的定位算法及 優化點，如約束極小化定位算法、基于向量機的模式識別定位 算法和指紋定位算法等，優化點有在基于指紋定位方法的基礎上考慮 馬爾科夫模型，方法基礎上考慮功率加權算法，濾波方面考慮滑 動窗技術等。
上傳時間： 2017-03-15
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移動機器人路徑規劃尤其是未知環境下機器人路徑規劃是機器人技術中的一個重要研究領域，得到了很多研究者的關注，并取得了一系列重要成果。目前已存在許多用來解決該問題的優化算法，但是此類問題屬于N-Hard問題，尋求更佳的算法就成為該領域的一個研究熱點。為此，根據機器人路徑規劃算法的研究現狀和向智能化，仿生化發展的趨勢，研究了一種基于圖的機器人路徑規劃螞蟻優化算法。算法首先用柵格法對機器人的工作空間進行建模，并用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造出一個連通圖，由一組螞蟻在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑。最后，借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識，用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，在此基礎上，結合計算機仿真結果，證實了本文提出的算法的有效性和收斂性。迄今為止，對于未知環境下機器人路徑規劃，人們已經探索出了許多有效的求解方法諸如虛擬力場法、基于學習或Q學習的規劃方法、滾動窗口規劃方法、非啟發式方法及各類定位、導航方法等等。近年來，不少學者用改進的遺傳算法、神經網絡、隨機樹、蟻群算法等方法對未知環境下機器人路徑進行了規劃機器人路徑規劃算法向智能化、仿生化發展是一個明顯的趨勢.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，諸如搜索空間大、算法復雜、效率不高等，尤其對于未知環境，不少路徑規劃算法的復雜度較高，甚至無法求解，根據日前的研究現狀和不足，本文提出了一種用于解決未知環境下機器人路徑規劃的基于圖的螞蟻算法，理論分析和實驗結果都證明了本文算法的有效性和收斂性本課題研究的主要內容本文在用概格法對機器人的工作空間進行建模的基礎上，用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造一個連通圖，由一組螞蚊在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑并借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，結合計算機仿真，證明了本文算法的有效性和收斂性
上傳時間： 2022-03-10
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隨著信息技術的發展以及嵌入式、人臉識別、計算機網絡等技術的提高，人們正在感受著科技帶來的便利和益處。 該系統通過攝像頭獲取人臉圖像,在后臺應用系統完成圖像識別,然后給單片機發送命令來控制門禁系統。軟件上首先利用小波變換對人臉圖像進行2次小波分解,然后對低頻分量進行離散余弦變換(DCT)提取特征值,最后利用歐氏距離和最近鄰分類器進行識別。采用OpenCV人臉識別算法進行處理輸出。達到該系統構建簡單、方便,識別速度快且準確率較高。 本文主要介紹了基于人臉識別算法的門禁系統的設計與實現。在對人臉識別算法研究的基礎上，進一步對整個門禁系統設計與實現進行了詳細闡述。主要內容包含以下幾點： 1．簡單的介紹了課題研究的背景、目的及意義，介紹了人臉識別的背景，闡述了國內外人臉識別的現狀以及人臉識別的難點，還介紹了相關的技術。 2．人臉識別算法的研究：主要對Gabor濾波算法、K-L變換算法、Haar特征提取算法這三種特征提取算法進行了詳細介紹，也對PCA和LDA這兩種人臉識別算法進行了詳細的闡述和實驗的對比。 3．門禁系統的設計與實現：從需求分析入手對系統的總體模式、總體結果、功能模塊、數據庫設計等各部分進行了簡單的介紹。 4．系統的測試：在對核心算法人臉識別進行了詳細的研究以及整個門禁系統的設計和實現結束后，對于整合實現的系統，進行了詳細的測試，并給出了功能測試報告和性能測試報告。 本文設計的基于人臉識別的門禁系統，在一定程度上可以較好的識別人臉.
上傳時間： 2022-05-28
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB濾光）安森美半導體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT，為汽車先進駕駛輔助系統(ADAS)應用確立了一個新基準。新器件能捕獲1080p高動態范圍(HDR)視頻，還具備支持汽車安全完整性等級B(ASIL B)的特性。LFM技術(專利申請中)消除交通信號燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍，令交通信號閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導體的DR-Pix?技術，提供雙轉換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像，并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達4重曝光的HDR，以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動態范圍。AR0231AT能同步支持多個攝相機，以易于在汽車應用中實現多個傳感器節點，和通過一個簡單的雙線串行接口實現用戶可編程性。它還有多個數據接口，包括MIPI(移動產業處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關鍵特性還包括可選自動化或用戶控制的黑電平控制，支持擴頻時鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現狀：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝，現提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環境溫度)，將完全通過AEC-Q100認證。
標簽： 圖像傳感器
上傳時間： 2022-06-27
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