的發(fā)生的范德薩 愛迪生地方撒雙方都as到底發(fā)阿薩德發(fā)的范德薩
上傳時間： 2019-05-23
上傳用戶：chennaizheng
范德薩公司是大哥發(fā)揮更瘋狂的反饋結(jié)果合法就立刻就會發(fā)貨分分合合復(fù)活甲講話稿
標簽： 數(shù)據(jù)庫
上傳時間： 2019-06-19
上傳用戶：zzh12321
# include<stdio.h> # include<math.h> # define N 3 main(){ float NF2(float *x,float *y); float A[N][N]={{10,-1,-2},{-1,10,-2},{-1,-1,5}}; float b[N]={7.2,8.3,4.2},sum=0; float x[N]= {0,0,0},y[N]={0},x0[N]={}; int i,j,n=0; for(i=0;i<N;i++) { x[i]=x0[i]; } for(n=0;;n++){ //計算下一個值 for(i=0;i<N;i++){ sum=0; for(j=0;j<N;j++){ if(j!=i){ sum=sum+A[i][j]*x[j]; } } y[i]=(1/A[i][i])*(b[i]-sum); //sum=0; } //判斷誤差大小 if(NF2(x,y)>0.01){ for(i=0;i<N;i++){ x[i]=y[i]; } } else break; } printf("經(jīng)過%d次雅可比迭代解出方程組的解：\n",n+1); for(i=0;i<N;i++){ printf("%f ",y[i]); } } //求兩個向量差的二范數(shù)函數(shù) float NF2(float *x,float *y){ int i; float z,sum1=0; for(i=0;i<N;i++){ sum1=sum1+pow(y[i]-x[i],2); } z=sqrt(sum1); return z; }
上傳時間： 2019-10-13
上傳用戶：大萌萌撒
撒地方都是愛愛上打發(fā)打發(fā)打發(fā)打發(fā)大方的是啊打打發(fā)到大方的薩達范德薩發(fā)多少的說法的發(fā)大水愛的色放的撒as打的蘇打粉打
標簽： bug和需求的變換
上傳時間： 2021-04-20
上傳用戶：xinxian
本書共9章，從小波分析的基礎(chǔ)、小波空間的分解和小波變換的實現(xiàn)三個方面對“小波理論、算法與濾波器組”進行闡述。其主要內(nèi)容包括：信號變換與框架原理，多抽樣系統(tǒng)與濾波器組，小波與小波變換等。
上傳時間： 2021-11-03
上傳用戶：nhhrzh
PCB的工藝流程詳細資料說明1.開料（CUT）開料是把原始的覆銅板切割成能在生產(chǎn)線上制作的板子的過程 首先我們來了解幾個概念：（1）UNIT：UNIT是指PCB設(shè)計工程師設(shè)計的單元圖形。（2）SET：SET是指工程師為了提高生產(chǎn)效率、方便生產(chǎn)等原因，將多個UNIT拼在一起成為的一個整體的圖形。也就是我們常說的拼板，它包括單元圖形、工藝邊等等。（3）PANEL：PANEL是指PCB廠家生產(chǎn)時，為了提高效率、方便生產(chǎn)等原因，將多個SET拼在一起并加上工具板邊，組成的一塊板子。
上傳時間： 2021-11-08
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控制器局域網(wǎng)（CAN）為串行通訊協(xié)議，能有效地支持具有很高安全等級的分布實時控制。CAN 的應(yīng)用范圍很廣，從高速的網(wǎng)絡(luò)到低價位的多路接線都可以使用CAN。在汽車電子行業(yè)里，使用CAN 連接發(fā)動機控制單元、傳感器、防剎車系統(tǒng)、等等，其傳輸速度可達1 Mbit/s。同時，可以將CAN 安裝在卡車本體的電子控制系統(tǒng)里，諸如車燈組、電氣車窗等等，用以代替接線配線裝置。
標簽： 控制器局域網(wǎng) can 串行通訊協(xié)議
上傳時間： 2021-11-30
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半導(dǎo)體云講堂——寬禁帶半導(dǎo)體（GaN、SiC）材料及器件測試寬禁帶半導(dǎo)體材料是指禁帶寬度在3.0eV及以上的半導(dǎo)體材料， 典型的是碳化硅(SiC)、 氮化鎵(GaN)、 金剛石等材料。 寬禁帶半導(dǎo)體材料被稱為第三代半導(dǎo)體材料。四探針技術(shù)要求樣品為薄膜樣品或塊狀， 范德堡法為更通用的四探針測量技術(shù)，對樣品形狀沒有要求， 且不需要測量樣品所有尺寸， 但需滿足以下四個條件? 樣品必須具有均勻厚度的扁平形狀。? 樣品不能有任何隔離的孔。? 樣品必須是均質(zhì)和各向同性的。? 所有四個觸點必須位于樣品的邊緣。
上傳時間： 2022-01-03
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)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(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)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(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)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(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，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(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)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(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)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(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)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(huán)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(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人 導(dǎo)航
上傳時間： 2022-02-12
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超聲波測距在智能機器人中的開發(fā)與應(yīng)用摘 要：本文提出了在機器人控制中，使用軟件方法實現(xiàn)超聲波測距機器人避障功能的工作原理和設(shè)計 方法。該系統(tǒng)在使用過程中，測量精度高，機器人避障準確，可靠，真正實現(xiàn)了智能化控制。 關(guān)鍵詞：機器人 超聲波 測距 軟件觸發(fā) Abstract： The 0n pnnc eanddesignm d10d ofu]U~ sordc are descx'~edindetail fora intenigencero~ ic ． ByI|8i“gthissystem，therobotmakesaccta~elyavoidingdmwhackhi# reliability． 1畸 wo阿s：ro tultro-sor~c聊 曲 喀sot~aretrigger 1 引言 在智能機器人的研制開發(fā)中，很重要 的一部 分就是機器人 要能實現(xiàn)避 障功能 ，即通過傳感器 的作用 ，探測機器人行進道路 上是否碰到障礙。 若碰到了障礙 ，機器人應(yīng)該 自動轉(zhuǎn)向 ，躲避障礙 。 本文所介 紹的超聲 波測距方法 ，應(yīng)用 于 ET一18 Hem智能機器人中。通過超聲波測距 ，該智能機 器人實現(xiàn)了對步進電動機的智能控制及運動控制 方式的靈活應(yīng)用。同時，超聲波測距作為一種非 接觸 的檢測方式 ，和紅外 、激光及無線電測距相 比，在近距范 圍內(nèi)有不受光線影響、結(jié)構(gòu)簡單 、成 本低等優(yōu)點 2 超聲波測距基本原理 超聲波是指頻率在 2000Hz以上 ，不能引起正 常人聽覺反應(yīng) 的機械振動波 ，是物體 的機械振 動 在彈性介質(zhì) 中傳播所形成 的機械振動波。由于超 聲波具有非常短 的波長 ，可 以聚集成狹小 的發(fā)
上傳時間： 2022-02-16
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