在S3C2410平臺(tái)上做視頻顯示源碼,可以顯示圖片,觸碰螢?zāi)粫?huì)顯示座標(biāo)等
標(biāo)簽： S3C2410
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：戀天使569
電磁場(chǎng) 向量分析與場(chǎng)論基礎(chǔ) 《向量分析與場(chǎng)論基礎(chǔ)》就是關(guān)于場(chǎng)的數(shù)學(xué)刻畫(huà)、描述以及場(chǎng)特征的一般分析。在本概要中，為簡(jiǎn)明區(qū)分向量與標(biāo)量起見(jiàn)，向量一律采用黑、斜體。
標(biāo)簽： 分 向量 電磁場(chǎng) 刻畫(huà)
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：gxmm
這是一個(gè)基于顏色特征的物體識(shí)別程序，包括上位機(jī)源代碼、下位機(jī)源代碼和非常詳細(xì)的說(shuō)明文黨。該程序上位機(jī)用Java寫(xiě)成，在windows/UNIX/Linux等系統(tǒng)下均可以編譯和運(yùn)行，而下位機(jī)代碼則運(yùn)行于ATMEL公司出品的AVR系列ATMega單片機(jī)，采用avr-gcc編譯。該程序可以同時(shí)識(shí)別10個(gè)不同顏色不同形狀的物體，達(dá)到每秒29幀的處理速度，采用OV6620 CMOS圖像傳感器。
上傳時(shí)間： 2015-09-09
上傳用戶：一諾88
本文介紹了基于遙測(cè)技術(shù)的絕緣子在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù) ,通過(guò)數(shù)據(jù)測(cè)量單元在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)輸電線路上絕緣子串的污穢特征量等數(shù)據(jù) ,采用無(wú)線與有線相結(jié)合的方式將數(shù)據(jù)傳到數(shù)據(jù)分析總站 ,通過(guò)專家知識(shí)和自學(xué)習(xí)算法 ,對(duì)絕緣子的污穢及老化狀況做出正確的預(yù)測(cè)和評(píng)估 ,實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 絕緣子 遙測(cè)技術(shù) 在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2015-09-12
上傳用戶：wyc199288
本文提出了一種基于數(shù)字圖像處 進(jìn)行檢測(cè)就顯得更加重要。因此有必要尋求 術(shù)的表面裂紋檢測(cè)算法。運(yùn)用這種算法能精 一種行之有效的檢測(cè)技術(shù)。 確的檢測(cè)裂紋的位置、長(zhǎng)度等特征。將這種 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，計(jì)算機(jī)為 裂紋檢測(cè)算法運(yùn)用到裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)以 許多行業(yè)提供了一種強(qiáng)大的工具。它可以實(shí) 及裂紋擴(kuò)展行為監(jiān)測(cè)中不僅大大降低了勞 現(xiàn)以前不能實(shí)現(xiàn)的一些方法。數(shù)字圖像處理 動(dòng)時(shí)間和勞動(dòng)強(qiáng)度，而且提高了測(cè)量的準(zhǔn)確
標(biāo)簽： 數(shù)字圖像 檢測(cè) 表面 檢測(cè)算法
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶：woshiayin
現(xiàn)有的代數(shù)特征的抽取方法絕大多數(shù)采用一維的方法，即首先將圖像轉(zhuǎn)換為一維向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher線性鑒別分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用適合的分類器分類。針對(duì)一維方法維數(shù)過(guò)高，計(jì)算量大，協(xié)方差矩陣常常是奇異矩陣等不足，提出了二維的圖像特征抽取方法，計(jì)算量小，協(xié)方差矩陣一般是可逆的，且識(shí)別率較高。
標(biāo)簽： 特征
上傳時(shí)間： 2014-11-29
上傳用戶：tianjinfan
小波工具箱的應(yīng)用基礎(chǔ) 395 16.1 一維小波分析的應(yīng)用 395 16.1.1 小波分解在普通信號(hào)分析中的應(yīng)用 395 16.1.2 小波變換在信號(hào)特征檢測(cè)中的應(yīng)用 411 16.2 二維小波分析的應(yīng)用 417 16.2.1 小波分析在圖像平滑中的應(yīng)用 417 16.2.2 小波分析在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用 418 16.2.3 小波分析在圖像融合中的應(yīng)用 420 16.3 小波包分析的應(yīng)用 422 16.3.1 小波包在信號(hào)時(shí)頻分析中的應(yīng)用 423 16.3.2 小波包在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用 429
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：小草123
基于地面特征識(shí)別的室內(nèi)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航（申請(qǐng)工學(xué)碩士學(xué)位論文）
標(biāo)簽： 特征識(shí)別 機(jī)器人視覺(jué) 導(dǎo)航 碩士
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：sk5201314
基于ica的特征提取算法,主要是提取方向角特征.研究ICA的下載.
上傳時(shí)間： 2015-09-19
上傳用戶：jiahao131
輸入信號(hào)五個(gè)基于瞬時(shí)信息的特征：零中心歸一化瞬時(shí)幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時(shí)幅度絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心歸一化的非弱信號(hào)段瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，得到識(shí)別出的信號(hào)類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個(gè)，還可以看Art網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性。
標(biāo)簽： 瞬時(shí) 幅度 零 輸入信號(hào)
上傳時(shí)間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
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