本課件可用來與作者編著的《C語言程序設(shè)計教程》（人民郵電出版社）配合使用，也可獨立使用。 使用中，編譯器最好使用VC++6.0。課件中，有關(guān)程序的調(diào)試內(nèi)容大部分沒有納入課件之中，這是因為本課件是與VC++6.0集成開發(fā)環(huán)境配合使用的，教師在課堂上使用集成開發(fā)環(huán)境時，可隨時給學生講授開發(fā)環(huán)境調(diào)試工具的使用和C程序的調(diào)試技巧。如果采用TC2.0開發(fā)環(huán)境，本課件也能使用。 由于課件主要是講授C程序設(shè)計，有關(guān)C語言語法的一些細節(jié)較少涉及，這主要是考慮到教師在授課時，可通過集成開發(fā)環(huán)境，使用一些小的程序來講授語法。因此，教師在使用本課件授課時，務(wù)必要額外提供一些說明C語法的小程序。
上傳時間： 2013-06-24
上傳用戶：s藍莓汁
11088ICCAVR V7.16A下載，ICCAVR專業(yè)版，AVR單片機C語言開發(fā)軟件。
上傳時間： 2013-06-03
上傳用戶：JESS
新概念51單片機C語言教程.入門、提高、開發(fā)所付源碼
上傳時間： 2013-08-02
上傳用戶：himbly
在利益的驅(qū)使下，超限運輸在世界各地已成為了普遍現(xiàn)象。這給國家?guī)砹酥T多經(jīng)濟和社會問題。實踐證明動態(tài)稱重系統(tǒng)（WIM）能有效地抑制超限運輸，但同時也存在部分問題，這些問題的解決有賴于國家相關(guān)法規(guī)的出臺，也有賴于關(guān)鍵測量設(shè)備（WIM系統(tǒng)）性能的提高。 由于應(yīng)變式稱重傳感器容易受到各種環(huán)境干擾，對環(huán)境適應(yīng)性差，課題采用光纖Bragg光柵傳感器(FBG)作為稱重傳感器，它具有很強的抗干擾性，利于提高系統(tǒng)測量精度。使用光纖傳感器的關(guān)鍵是波長解調(diào)技術(shù)，本文在比較了幾種常見解調(diào)技術(shù)的前提下，結(jié)合課題的實際情況選用了基于F-P腔可調(diào)諧濾波解調(diào)方法，文章在分析該解調(diào)方法原理的基礎(chǔ)上，設(shè)計了解調(diào)器中的各個硬件電路模塊；此外，為了提高數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)男剩恼逻€對數(shù)據(jù)緩沖電路進行了設(shè)計，在電路中引入了換體存儲及DMA傳輸技術(shù)。 鑒于動態(tài)稱重信號為短歷程信號并且包含各種各樣的噪聲，稱重算法的研究也是本課題要解決的重要內(nèi)容。本文在分析了稱臺振動及已有先驗知識的基礎(chǔ)上，將小波分析、LM非線性擬合算法及殘差分析相結(jié)合應(yīng)用在動態(tài)稱重系統(tǒng)中，為了驗證算法的有效性，利用MATLAB對實測數(shù)據(jù)進行了仿真分析，結(jié)果表明該算法能夠提高測量精度。 提高動態(tài)稱重系統(tǒng)性能指標的另一方面是提高系統(tǒng)運行的軟硬件平臺。課題采用的核心硬件為Xscale ARM平臺，處理器時鐘可高達400MHz；軟件上采用了多用戶、多任務(wù)的Linux操作系統(tǒng)平臺。文章對操作系統(tǒng)linux2.6進行了合適的配置，成功地將它移植到了課題的ARM平臺上，并且在此操作系統(tǒng)上設(shè)計了基于MiniGUI的人機交互界面及波長解調(diào)和數(shù)據(jù)緩沖電路的驅(qū)動程序。
標簽： ARM 光纖傳感技術(shù) 動態(tài)稱重 系統(tǒng)研究
上傳時間： 2013-07-26
上傳用戶：neibuzhuzu
隨著我國電力行業(yè)的飛速發(fā)展，安全五防工作的重要性日益突顯。為此我國大部分省市電力部門均要求高壓帶電設(shè)備必須配裝安全五防裝置——即高壓帶電顯示裝置。感應(yīng)式高壓帶電顯示閉鎖裝置由于其非接觸式傳感特性和相間處理無干擾的優(yōu)點成為行業(yè)首選，而三相正弦波信號發(fā)生器則是感應(yīng)式高壓帶電顯示閉鎖裝置主要電氣性能保證的關(guān)鍵。 本文研究基于感應(yīng)式高壓帶電顯示閉鎖裝置所感應(yīng)的高壓帶電體電場信號，并依據(jù)感應(yīng)式高壓帶電顯示閉鎖裝置的電氣性能行業(yè)標準制定了該信號發(fā)生器的性能指標。設(shè)計的三相正弦波信號發(fā)生器在硬件架構(gòu)上以ARM7微處理器為核心，符合16C550工業(yè)標準的異步串行口UART0與PC機通信，便于信號輸出和數(shù)據(jù)保存，為滿足感應(yīng)式高壓帶電顯示閉鎖裝置在復雜環(huán)境運行的數(shù)據(jù)分析和智能決策提供了平臺。現(xiàn)場數(shù)據(jù)的實時采集、保存和分析功能，將對感應(yīng)式高壓帶電顯示閉鎖裝置的智能化起到關(guān)鍵作用。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：lht618
嵌入式人臉識別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設(shè)計、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機動布控的實時監(jiān)測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項目《射頻識別RFID系統(tǒng)-自動識別和記錄人群的身份》(編號：04-11-2)與上海市科委AM基金項目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號：0512)的主要研究內(nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動人臉識別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問題入手,重點探討了基于嵌入式ARM微處理器的實時人臉檢測、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統(tǒng)設(shè)計等問題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點表現(xiàn)在以下方面： 1實現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗的Haar特征級聯(lián)分類器嵌入式實時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯(lián)強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優(yōu)點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯(lián)強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結(jié)果表明,該算法不僅解決了復雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強的魯棒性。 人眼檢測與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進行遮罩掩磨、簡單圖像形態(tài)學變換及橢圓擬合實現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調(diào)整Fisher判別準則,實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴重退化,導致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整Fisher判別準則,利用類間散布矩陣的補空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運算,通過訓練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實驗結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫的規(guī)模,同時降低了核心算法的時間和空間復雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機分類策略,提出并實現(xiàn)了基于支持向量機的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統(tǒng)支持向量機通過引入核技巧對訓練樣本進行學習構(gòu)造最小化錯分風險的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強大的非線性和高維處理能力,而且具有更強的泛化能力。本文研究了支持向量機的多類分類策略和訓練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺中實現(xiàn)了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)。 5 提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的遠距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統(tǒng)在海量人臉庫中進行識別的難題,論文提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 客戶機(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C顯示輸出,從而實現(xiàn)基于客戶機/服務(wù)器無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進行人臉識別應(yīng)用設(shè)計的思路及應(yīng)該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計思想對嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點闡述了嵌入式自動人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了嵌入式人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問題。 結(jié)合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺上實現(xiàn)了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認證系統(tǒng),經(jīng)測試運行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
上傳時間： 2013-05-18
上傳用戶：我們的船長
三角波與方波發(fā)生的經(jīng)典電路。采用兩個恒流源對電容進行充放電。本電路中用到了NE555
標簽： 三角波 方波 發(fā)生 經(jīng)典電路
上傳時間： 2013-07-22
上傳用戶：BOBOniu
小波分析經(jīng)典，注重小波分析的基本理論。將一位小波理論和高維小波理論放在一起并行介紹。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：duoshen1989
ADC0808的數(shù)字電壓表C語言-仿真實例
標簽： 0808 ADC 數(shù)字電壓表 C語言
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：ljt101007
c語言深度解析——揭開程序員面試筆試的秘密
上傳時間： 2013-07-08
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