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閾值法<b>分割</b>

道理特分解法

#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構(gòu)中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個(gè):"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計(jì)算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計(jì)算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }

標(biāo)簽： 道理特分解法

上傳時(shí)間： 2018-05-20

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keystone變換

keystone_sinc是用sinc插值法校正距離走動； keystone_czt使用chirp-z變換校正距離走動；

標(biāo)簽： keystone 變換

上傳時(shí)間： 2020-06-17

上傳用戶：mhao123
移動邊緣計(jì)算中基于多屬性決策的計(jì)算切換算法研究

近些年來，云計(jì)算與移動云計(jì)算迅速發(fā)展，隨之而來出現(xiàn)的問題是由于智能終端的數(shù)量和處理器計(jì)算能力能力的增加，越來越多的計(jì)算密集型應(yīng)用應(yīng)用被卸載到云端，這樣就給核心網(wǎng)絡(luò)造成很大的負(fù)載，從而不能滿足那些對延遲敏感的應(yīng)用，所以移動邊緣計(jì)算就因此產(chǎn)生。它通過將計(jì)算、存儲等資源部署在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，能快速地處理任務(wù)并傳輸。但是由于用戶終端的移動性，需要考慮的一個(gè)很重要的問題就是當(dāng)服務(wù)厥量受到位置影響時(shí)應(yīng)當(dāng)采取什么措施。合理的計(jì)算切換能夠很好地解決這個(gè)問題。在移動邊緣計(jì)算中，什么時(shí)候進(jìn)行計(jì)算切換以及切換到哪里是切換問題的關(guān)鍵。本文研究了計(jì)算切換的具體過程、影響計(jì)算切換的因素及管理體系，提出了計(jì)算切換的管理框架。在考慮任務(wù)完成時(shí)間、移動終端能耗和任務(wù)完成成本這些因素影響的基礎(chǔ)上并根據(jù)切換管理的框架和具體的判決準(zhǔn)則，提出了簡單加權(quán)法、熵值法和基于理想解排序的這三種多屬性決策計(jì)算切換筧法。最后在實(shí)驗(yàn)部分對這三種多屬性決策計(jì)算切換算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，在根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對三種算法的性能進(jìn)行分析，然后再研究計(jì)算量與數(shù)據(jù)量變化對算法性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用多屬性切換決策的方法要優(yōu)于不切換和總是發(fā)生切換的決策，并且在多屬性決策的方法中，班想解排序的方法要優(yōu)于簡單加權(quán)法和值法，并且任務(wù)的完成時(shí)間、移動終端能耗、和任務(wù)的執(zhí)行成本隨著終端移動速度的增大而有明顯減少，說明基于閾值的判決準(zhǔn)則和多屬性切換決策算法適用于移動邊緣計(jì)算中的計(jì)算切換。關(guān)鍵詞：移動邊緣計(jì)算：計(jì)算切換：判決準(zhǔn)則；多屬性決策

標(biāo)簽： 移動邊緣計(jì)算

上傳時(shí)間： 2022-03-11

上傳用戶：ttalli
安森美車規(guī)級1080P圖像傳感器AR0231手冊

AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB濾光）安森美半導(dǎo)體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術(shù)的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT，為汽車先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)應(yīng)用確立了一個(gè)新基準(zhǔn)。新器件能捕獲1080p高動態(tài)范圍(HDR)視頻，還具備支持汽車安全完整性等級B(ASIL B)的特性。LFM技術(shù)(專利申請中)消除交通信號燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍，令交通信號閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學(xué)格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導(dǎo)體的DR-Pix?技術(shù)，提供雙轉(zhuǎn)換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像，并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達(dá)4重曝光的HDR，以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動態(tài)范圍。AR0231AT能同步支持多個(gè)攝相機(jī)，以易于在汽車應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，和通過一個(gè)簡單的雙線串行接口實(shí)現(xiàn)用戶可編程性。它還有多個(gè)數(shù)據(jù)接口，包括MIPI(移動產(chǎn)業(yè)處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關(guān)鍵特性還包括可選自動化或用戶控制的黑電平控制，支持?jǐn)U頻時(shí)鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現(xiàn)狀：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝，現(xiàn)提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環(huán)境溫度)，將完全通過AEC-Q100認(rèn)證。

標(biāo)簽： 圖像傳感器

上傳時(shí)間： 2022-06-27

上傳用戶：XuVshu
拉格朗日插值多項(xiàng)式擬合,牛頓插值多項(xiàng)式,歐拉方程解偏微分方程,使用極限微分求解導(dǎo)數(shù)（微分）,微分方程組的N=4龍格庫塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多項(xiàng)式擬合,組合辛普生公式求解積分,用

拉格朗日插值多項(xiàng)式擬合,牛頓插值多項(xiàng)式,歐拉方程解偏微分方程,使用極限微分求解導(dǎo)數(shù)（微分）,微分方程組的N=4龍格庫塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多項(xiàng)式擬合,組合辛普生公式求解積分,用三角分解法解方程AX=B

標(biāo)簽： 多項(xiàng)式插值微分方程

上傳時(shí)間： 2015-07-23

上傳用戶：hongmo
功能：用斐波那契法求f(x)在區(qū)間[a,b]上的近似極小值。當(dāng)且僅當(dāng)f(x)在[a,b]上為單峰時(shí)次方法適用

功能：用斐波那契法求f(x)在區(qū)間[a,b]上的近似極小值。當(dāng)且僅當(dāng)f(x)在[a,b]上為單峰時(shí)次方法適用

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2013-12-24

上傳用戶：csgcd001
黃金分割法求極小值功能：用黃金分割法求f(x)在區(qū)間[a,b]上的近似極小值。當(dāng)且僅當(dāng)f(x)在[a,b]上為單峰時(shí)次方法適用

黃金分割法求極小值功能：用黃金分割法求f(x)在區(qū)間[a,b]上的近似極小值。當(dāng)且僅當(dāng)f(x)在[a,b]上為單峰時(shí)次方法適用

標(biāo)簽： 分割

上傳時(shí)間： 2016-12-18

上傳用戶：小鵬
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對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。初始閾值T的

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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。

標(biāo)簽： 1.24 256 圖像閾值

上傳時(shí)間： 2013-11-26

上傳用戶：懶龍1988
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-G

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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。

標(biāo)簽： Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

上傳時(shí)間： 2014-01-08

上傳用戶：songrui
// 帶有列主元的高斯消元法 // 功能：　求解線性方程組 Ax = b // 參數(shù)：　A －指向n*n系數(shù)矩陣的指針 // 　　　　b －常數(shù)向量的指針 // 　　　　n －方程組的維

// 帶有列主元的高斯消元法 // 功能：　求解線性方程組 Ax = b // 參數(shù)：　A －指向n*n系數(shù)矩陣的指針 // 　　　　b －常數(shù)向量的指針 // 　　　　n －方程組的維數(shù) // 返回值：0 －如果成功。線性方程組的解保存在 b 中 // 　　　　1 －求解失敗

標(biāo)簽： 方程指針 Ax 高斯

上傳時(shí)間： 2013-12-18

上傳用戶：xcy122677