在WinAVR下的ST7565圖形點陣的驅動程序，可以顯示5*7 & 8*16的ASCII和自定義的漢字，並且有3*4矩陣按鍵的掃描解碼程序。
上傳時間： 2013-12-26
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包含DVB-T標準中的內交織，內編碼，卷積交織，和基4FFT 1024。所有程序為MATLAB實現，特別推薦FFT旋轉因子求法。
上傳時間： 2013-12-22
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基于T i n y O S 的無線傳感器網絡體系結構 無線傳感器網絡WSN(Wireless Sensor Network) 由部署在監測區域內大量廉價的傳感器節點組成,通過 無線通信方式形成multi2hop 自組織的網絡系統,其目的是協作地感知、采集和處理網絡覆蓋區域中感知 對象的信息,并發送給觀察者。本文從分析無線傳感器節點Mica 和其上運行的操作系統TinyOS 出發, 著重描述無線傳感器網絡節點應用程序體系結構和消息通信機制。
標簽： Wireless Network Sensor WSN
上傳時間： 2013-12-19
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Programming the Microsoft Windows driver model繁中版 透過Windows驅動程式的權威們專業的協助，學習如何使用簡易的方式來撰寫Windows驅動程式。 Microsoft WDM支援隨插即用（PnP）功能，提供了電源管理能力，並詳述撰寫驅動程式/迷你驅動程式的方法。這本由長時間接觸裝置驅動程式的專家Walter Oney 與Windows核心小組共同合作的書提供了大量很實用的例子、圖表、建議，並一行一行分析範例的程式碼，好讓您能夠清楚了解實際上在撰寫驅動程式時所會發生的問題。另外亦更新了Windows XP及Windows 2000的最新驅動程式技術，又告訴您如何除錯。
標簽： Windows Programming Microsoft driver
上傳時間： 2014-01-19
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這個語法分析器用到的是自頂向下的遞歸調用的方法，根據Cminus語言的文法規則 的BNF范式編寫遞歸調用的代碼，parse方法是程序的入口，它調用的stmt_sequence完成整個語法分析工作，stmt_sequence背后是12個互相調用的方法，它本身也在語法分析的過程中被調用到。 每個方法在最后會返回一個構造好的節點DefaultMutableTreeNode節點t給調用它的方法，然后調用它的方法用這個返回的節點繼續構造，最后語法分析完成后會返回一棵完全構造好了的樹節點，然后將這個樹節點作為根節點生成一個樹控件JTree顯示到窗體程序上
上傳時間： 2013-12-27
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關于題庫系統智能成卷理論和組卷方法研究，基于自適應混合進化機制的智能組卷方法。
上傳時間： 2013-12-20
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一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法， 本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,通過分析圖像經離散小波變換后細 節子帶系數的特性,把細節子帶系數的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應地修改圖像小波分解后某些細節 子帶的系數值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應地嵌入水印信息,實現了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時,水印的提取無須求助于原圖像,很好的實現了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實際意義的二值圖像. 實 驗結果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強的魯棒 性,同時對直方圖均衡化、對比度調整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.
上傳時間： 2017-08-30
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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
上傳用戶：qingfengchizhu
本書是自適應信號處理領域的一本經典教材。全書共17章，內容包括：自適應LMS橫向濾波器、自適應格型濾波器、自適應遞歸濾波器、頻域和子帶自適應濾波器、盲自適應濾波器、神經網絡、非線性自適應濾波器等及其在通信與信息系統中的應用。目錄背景與預覽第1章 隨機過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應濾波器第6章 歸一化最小均方自適應濾波器第7章 頻域和子帶自適應濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應濾波器第12章 階遞歸自適應濾波器第13章 有限精度效應第14章 時變系統的跟蹤第15章 無限脈沖響應自適應濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學習后記附錄A 復變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉和映射附錄G 復數Wishart分布術語參考文獻 現在網上流傳的技術類書籍好多都是預覽版本，此書為全本，非常難得，現在分享給大家，希望對大家有所幫助。
標簽： 自適應濾波器
上傳時間： 2022-05-14
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1.1 概述本章首先介紹客戶-服務器事務概念。我們從使用 U D P的客戶-服務器應用開始，這是最簡單的情形。接著我們編寫使用 T C P的客戶和服務器程序，并由此考察兩臺主機間交互的T C P / I P分組。然后我們使用T / T C P，證明利用T / T C P可以減少分組數，并給出為利用 T / T C P需要對兩端的源代碼所做的最少改動。接下來介紹了運行書中示例程序的測試網絡，并對分別使用 U D P、T C P和T / T C P的客戶-服務器應用程序進行了簡單的時間耗費比較。我們考察了一些使用 T C P的典型I n t e r n e t應用程序，看看如果兩端都支持 T / T C P，將需要做哪些修改。緊接著，簡要介紹了 I n t e r n e t協議族中事務協議的發展歷史，概略敘述了現有的 T / T C P實現。本書全文以及有關T / T C P的文獻中，事務一詞的含義都是指客戶向服務器發出一個請求，然后服務器對該請求作出應答。 I n t e r n e t中最常見的一個例子是，客戶向域名服務器 ( D N S )發出請求，查詢域名對應的 I P地址，然后域名服務器給出響應。本書中的事務這個術語并沒有數據庫中的事務那樣的含義：加鎖、兩步提交、回退，等等。TCP IP詳解 卷1協議 ：http://dl.21ic.com/download/tcpip-288223.html TCP IP詳解 卷2實現 ：http://dl.21ic.com/download/tcpip-288224.html TCPIP詳解卷三：TCP事務協議,HTTP,NNTP和UNIX域協議 ：http://dl.21ic.com/download/tcpip-288225.html
上傳時間： 2022-07-27
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