基于換乘次數(shù)優(yōu)先的公交路線選擇模型 2007年B題論文
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一個(gè)功能比較強(qiáng)大（大多數(shù)人都沒見過）、調(diào)用十分方便靈活、適合于B/S架構(gòu)、思路別出心裁（堅(jiān)決不與具體業(yè)務(wù)、具體數(shù)據(jù)源、具體列表相結(jié)合,能自定義文字信息和顯示樣子）。就算目前做得并非十全十美，相信見到以后還是會(huì)超出您的想象。具體參見源碼例子和文檔。
標(biāo)簽： 比較 十分 架構(gòu) 數(shù)據(jù)源
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sshC B B 官方教學(xué)區(qū) » 原創(chuàng)：ajax入門自編清淅1024*800(鏈接己修正) » 發(fā)表回復(fù)
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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清華大學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課上實(shí)現(xiàn)的B+樹，設(shè)計(jì)一個(gè)4階B+樹，包括： (1) 葉子的每個(gè)記錄應(yīng)該包括4字節(jié)（long）關(guān)鍵碼值和60字節(jié)的數(shù)據(jù)字段(存儲(chǔ)文件名等，可以自定)，設(shè)每個(gè)葉子可以存儲(chǔ)5條記錄，而內(nèi)部節(jié)點(diǎn)應(yīng)該是關(guān)鍵碼值/指針對(duì)。此外，每個(gè)節(jié)點(diǎn)還應(yīng)該有指向同層下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針、本節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的關(guān)鍵碼數(shù)等； (2) 此4階B+樹應(yīng)該支持插入、刪除以及根據(jù)給定關(guān)鍵碼值進(jìn)行精確檢索與關(guān)鍵碼范圍檢索； (3) 顯示（打印）此4階B+樹的生長(含刪除節(jié)點(diǎn))過程實(shí)例；
標(biāo)簽： 清華大學(xué) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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)一個(gè)PB的應(yīng)用程序, 能實(shí)現(xiàn)以下功能: a.新增員工資料 b.修改員工資料 c.刪除員工資料 d.按姓名查找員工資料(能模糊查找, 例如輸入"林", 則所有姓或名中含有"林"字的 員工全列出來.) e.系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí), 針對(duì)今天為該員工生日的, 則自動(dòng)彈出提示進(jìn)行祝福. 2) 員工資料的數(shù)據(jù)必須有: 工號(hào)(為主鍵), 姓名, 出生日期, 入職日期, 部門, 職務(wù) 3) 數(shù)據(jù)庫類型為ASA8.0
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本書提供用J B u i l d e r開發(fā)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序、創(chuàng)建分布式應(yīng)用程序以及編寫J a v a B e a n 組件的高級(jí)資料。它包括下列幾個(gè)部分： • 第一部分是“開發(fā)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序”，它提供關(guān)于使用J b u i l d e r的D a t a E x p r e s s數(shù)據(jù) 庫體系結(jié)構(gòu)的信息，并解釋原始數(shù)據(jù)組件和類之間的相互關(guān)系，以及怎樣使用它 們來創(chuàng)建你的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序。它還解釋怎樣使用Data Modeler(數(shù)據(jù)模型器)和 Application Generator（應(yīng)用程序生成器）創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶機(jī)/服務(wù)器應(yīng)用程 序。 • 第二部分是“開發(fā)分布式應(yīng)用程序”，它提供關(guān)于使用ORB Explorer、用J B u i l d e r 創(chuàng)建多級(jí)的分布應(yīng)用程序、調(diào)試分布式應(yīng)用程序、用J a v a定義C O R B A接口以及 使用s e r v l e t等的信息。 • 第三部分是“創(chuàng)建J a v a B e a n”，它解釋怎樣開發(fā)新的J a v a B e a n組件，描述在組件 開發(fā)中涉及的任務(wù), 怎樣使用B e a n s E x p r e s s創(chuàng)建新的J a v a B e a n，以及關(guān)于屬性、 事件、B e a nIn f o類和其他方面的詳細(xì)情況。
標(biāo)簽： 8226 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用程序 分
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簡易數(shù)字頻率計(jì)題解.（ 1997年 B 題 ） 編寫與講解人:田良(東南大學(xué)無線電系,2003年3月12日) 一）任務(wù) 設(shè)計(jì)并制作一臺(tái)數(shù)字顯示的簡易頻率計(jì)。 （二）要求 1.基本要求 (1)頻率測(cè)量 a.測(cè)量范圍 信號(hào)：方波、正弦波 幅度：0.5V～5V[注] 頻率：1Hz～1MHz b.測(cè)試誤差≤0.1％ (2)周期測(cè)量 a.測(cè)量范圍 信號(hào)：方波、正弦波 幅度：0.5V～5V[注] 頻率：1Hz～1MHz b.測(cè)試誤差≤0.1％ 3） 脈沖寬度測(cè)量 a.測(cè)量范圍 信號(hào)：脈沖波 幅度：0.5V～5V[注] 脈沖寬度≥100μs b.測(cè)試誤差≤0.1％ （4）顯示器 十進(jìn)制數(shù)字顯示，顯示刷新時(shí)間1～10秒 連續(xù)可調(diào)，對(duì)上述三種測(cè)量功能分別采用不同顏色的 發(fā)光二極管指示。 （5）具有自校功能，時(shí)標(biāo)信號(hào)頻率為1MHz。 （6）自行設(shè)計(jì)并制作滿足本設(shè)計(jì)任務(wù)要求的穩(wěn)壓電源
標(biāo)簽： 1997 2003 數(shù)字頻率計(jì) 東南大學(xué)
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