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手機(jī)串口通信的類子，不過要我剛才上傳的CPort類才行，這個(gè)是Delphi開發(fā)的，請自下載之后對照類子看看，學(xué)不少東西?。?！
上傳時(shí)間： 2017-06-16
上傳用戶：libenshu01
一種基于雙變異算子的遺傳算法本文針對簡單遺傳算法(SGA)所存在的缺點(diǎn)和不足,提出了一種新的改進(jìn)遺傳算法-雙變異算子GA。該想法通過將所有產(chǎn)生的子代個(gè)體與父代個(gè)體混合作為下一代種群，在種群選擇前對適應(yīng)度值較低的個(gè)體進(jìn)行一次變異，然后通過選擇，交叉，再一次變異產(chǎn)生新種群，再利用自適應(yīng)算法改變交叉和變異率及最優(yōu)保存策略保護(hù)歷代最優(yōu)個(gè)體, 經(jīng)Visual C++ 軟件編程計(jì)算,得到了較好的優(yōu)化結(jié)果.
上傳時(shí)間： 2017-07-10
上傳用戶：啊颯颯大師的
基于投影逼近的子空間跟蹤（PAST）方法，用于自適應(yīng)盲信號分離
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：從此走出陰霾
一種嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法， 本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法,通過分析圖像經(jīng)離散小波變換后細(xì) 節(jié)子帶系數(shù)的特性,把細(xì)節(jié)子帶系數(shù)的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應(yīng)地修改圖像小波分解后某些細(xì)節(jié) 子帶的系數(shù)值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應(yīng)地嵌入水印信息,實(shí)現(xiàn)了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時(shí),水印的提取無須求助于原圖像,很好的實(shí)現(xiàn)了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實(shí)際意義的二值圖像. 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強(qiáng)的魯棒 性,同時(shí)對直方圖均衡化、對比度調(diào)整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.
上傳時(shí)間： 2017-08-30
上傳用戶：陽光少年2016
隨著 國 內(nèi) 遙感衛(wèi)星的迅 速發(fā)展衛(wèi)星 圖 像的 圖 幅越來 越大分辨率越來越高 。 在軌 遙感 圖 像的幾何 精 度 評價(jià)要求從待評遙感 圖 像和 多源 參考 圖 像之間精確 地提取出 分布 均 勻 的控 制 點(diǎn) 信 息 。 使用 濾波 對高 分辨率影像進(jìn) 行增強(qiáng)時(shí) ， 會 產(chǎn)生過增強(qiáng) 和飽和 現(xiàn)象 影響 了 控制 點(diǎn) 提取效果。 為 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 種基于 稀 疏識別的 自 適應(yīng) 圖像增 強(qiáng)算 法。 方法 首先計(jì)算 圖像子區(qū)域的 輻射質(zhì)量參數(shù)并構(gòu) 建 分類特征 ； 然 后通過 稀疏識別算 法確 定子區(qū)域的 地物 類型； 最后根據(jù)子區(qū)域所屬 地物類 型 ， 選擇不同 的 濾 波 參數(shù) 實(shí) 現(xiàn)整幅圖 像 的 自 適 應(yīng)增 強(qiáng) 并 在增 強(qiáng) 的 遙感圖 像上提 取控制 點(diǎn) 信息 實(shí) 現(xiàn)遙感圖像 的 幾何精 度 自 動 化評價(jià)。 結(jié)果 針 對資源 三號衛(wèi)星影 像的 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明 針對不同 的 子區(qū)域地物 類型進(jìn)行 自 適 應(yīng) 增強(qiáng)， 有 效 防 止了 基于全局統(tǒng)一 參 數(shù)的 濾波帶來 的 過增 強(qiáng)和飽和現(xiàn)象 有 效增強(qiáng) 了 高 分辨 率圖像 的紋理。 結(jié)論 提出 了 一 種 新的高分 辨率遙 感影像增強(qiáng) 策略 增強(qiáng)了 高 分辨率圖 像的 紋理， 提高 了控制 點(diǎn)的 獲 取數(shù) 目 和 準(zhǔn) 確 率。 關(guān)鍵詞： 稀疏識別 ； 輻射參數(shù) ； 自 適應(yīng) 增強(qiáng)； 提取控制 點(diǎn)
上傳時(shí)間： 2015-11-22
上傳用戶：chao1020
樓術(shù)描述項(xiàng): (1).該項(xiàng)目中"我的電腦"是作者自定義的root節(jié)點(diǎn),沒有設(shè)定其路徑,所以BeforeExpand事件中會從它開始依次遍歷,但"我的電腦"會提示"沒有指定路徑".故需要if(e.Tag.ToString() != "我的電腦")判斷.同時(shí)"我的文檔"需要再次獲取其路徑,依次實(shí)現(xiàn)Add子節(jié)點(diǎn); (2).同時(shí)在"我的文檔"和盤符中需要添加tNode.Nodes.Add("")加載空節(jié)點(diǎn)形成+號,如果沒有該+號,BeforeExpend事件不會被調(diào)用,子目錄無法獲取加載,在BeforeExpand事件調(diào)用TreeViewItems.Add加載其子結(jié)點(diǎn)需要e.Nodes.Clear();清除該結(jié)點(diǎn)的子目錄再加載. (3).提供兩篇類似文章供大家學(xué)習(xí),經(jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn):第一篇僅從驅(qū)動器(C盤)開始加載,所以BeforeExpend簡單展開子目錄即可,不需要判斷"我的電腦"和"我的文檔".第二篇含"桌面",因此需要判斷路徑:"C# TreeView磁盤文件,AfterSelect顯示加號-駱駝祥子" 和"Treeview樹狀顯示文件夾" .同時(shí)補(bǔ)充一篇很優(yōu)秀的文章供大家學(xué)習(xí)"WinForm應(yīng)用：ListView做圖像瀏覽" (4).補(bǔ)充TreeView(樹視圖)事件:更詳細(xì)見"c# 樹狀視圖(TreeView類)". 事件 描述 AfterCheck 在選中節(jié)點(diǎn)復(fù)選框后引發(fā) AfterCollapse 在折疊一個(gè)節(jié)點(diǎn)后引發(fā) AfterExpand 在擴(kuò)展一個(gè)節(jié)點(diǎn)后引發(fā) AfterSelect 在選中一個(gè)節(jié)點(diǎn)后引發(fā) BeforeCheck 在選中節(jié)點(diǎn)復(fù)選框之前引發(fā) BeforeCollapse 在折疊一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前引發(fā) BeforeExpand 在擴(kuò)展一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前引發(fā) BeforeSelect 在選中一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前引發(fā) (5).補(bǔ)充兩個(gè)關(guān)于論壇討論"c#怎樣動態(tài)讀取資源文件里的圖片"和"在C＃中怎么調(diào)用Resources文件中的圖片" (6).在《C#典型模塊與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)大全》(清華大學(xué)出版社-丁士鋒)書中談到,出于對程序響應(yīng)性能考慮,它先加載盤符結(jié)點(diǎn),沒有使用遞歸一次性加載所有文件到樹狀列表中,代碼通過AfterSelect事件和FileSystemWatcher控件,監(jiān)聽加載.并使用線程池Task更新加載TreeView,希望大家去學(xué)習(xí). 總結(jié) 該篇通過TreeView加載了磁盤目錄路徑,并通過ImageList加載圖標(biāo).那么怎樣實(shí)現(xiàn)閱讀文件夾下文件,獲取其圖標(biāo)、文件大小、擴(kuò)展名等信息,并雙擊打開文件呢?下一篇將接著講述.最后希望該文章對大家有所幫助,文章中很多鏈接都可以供覺得有用的同學(xué)學(xué)習(xí),感謝上面提到的文章及書籍作者.同時(shí)如果文章中有錯(cuò)誤或不足之處請?jiān)?有問題或建議者亦可提出.希望尊重作者勞動果實(shí)勿噴.
上傳時(shí)間： 2016-08-15
上傳用戶：baobao9437
1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時(shí)間動態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個(gè)固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對每個(gè)子模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計(jì)基于誤差范數(shù)形式的性能指標(biāo)函數(shù)對控制器進(jìn)行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時(shí)間動態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統(tǒng)先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，再分別對每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個(gè)固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個(gè)白適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來補(bǔ)償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對相應(yīng)的子模型設(shè)計(jì)線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標(biāo)對控制器進(jìn)行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準(zhǔn)則和設(shè)置最大模型數(shù)的動態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對新數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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本書是自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域的一本經(jīng)典教材。全書共17章，內(nèi)容包括：自適應(yīng)LMS橫向?yàn)V波器、自適應(yīng)格型濾波器、自適應(yīng)遞歸濾波器、頻域和子帶自適應(yīng)濾波器、盲自適應(yīng)濾波器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性自適應(yīng)濾波器等及其在通信與信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。目錄背景與預(yù)覽第1章 隨機(jī)過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預(yù)測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應(yīng)濾波器第6章 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波器第7章 頻域和子帶自適應(yīng)濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應(yīng)濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應(yīng)濾波器第12章 階遞歸自適應(yīng)濾波器第13章 有限精度效應(yīng)第14章 時(shí)變系統(tǒng)的跟蹤第15章 無限脈沖響應(yīng)自適應(yīng)濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學(xué)習(xí)后記附錄A 復(fù)變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計(jì)理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉(zhuǎn)和映射附錄G 復(fù)數(shù)Wishart分布術(shù)語參考文獻(xiàn) 現(xiàn)在網(wǎng)上流傳的技術(shù)類書籍好多都是預(yù)覽版本，此書為全本，非常難得，現(xiàn)在分享給大家，希望對大家有所幫助。
標(biāo)簽： 自適應(yīng)濾波器
上傳時(shí)間： 2022-05-14
上傳用戶：默默
新版本無人機(jī).刷機(jī)用借助此實(shí)際應(yīng)用程序，管理無人機(jī)的所有區(qū)域，例如電動機(jī)，GPS，傳感器，陀螺儀，接收器，端口和固件INAV-Chrome 的配置器中的新功能：修復(fù)了導(dǎo)致加速度計(jì)校準(zhǔn)失敗的錯(cuò)誤支持DJI FPV系統(tǒng)配置輸出選項(xiàng)卡中的怠速節(jié)氣門和馬達(dá)極現(xiàn)在可以在“混合器”選項(xiàng)卡中選擇“漫遊者”和“船用”平臺。 固件方面的支持仍然有限！閱讀完整的變更日誌 在過去的幾年中，無人駕駛飛機(jī)取得了相當(dāng)大的進(jìn)步，越來越多的人能夠獲取和使用無人機(jī)。 不用說，無人機(jī)可以基於特定固件在一組命令上運(yùn)行。 在這方面， 用於Chrome的INAV-Configurator隨附的工具可幫助您輕鬆配置無人機(jī)的各個(gè)方面。支持多種硬件配置首先要提到的一件事是，要求Google Chrome瀏覽器能夠訪問INAV-Chrome的配置器功能。 儘管它已集成到Chrome中，但它可以作為獨(dú)立應(yīng)用程序運(yùn)行，甚至可以脫機(jī)使用，而與瀏覽器無關(guān)。 您甚至可以從Google Apps菜單為其創(chuàng)建桌面快捷方式。不用說，另一個(gè)要求是實(shí)際的飛行裝置。 該應(yīng)用程序支持所有支持INAV的硬件配置，例如Sirius AIR3，SPRacingF3，Vortex，Sparky，DoDo，CC3D / EVO，F(xiàn)lip32 / + / Deluxe，DragonFly32，CJMCU Microquad，Chebuzz F3，STM32F3Discovery，Hermit ，Naze32 Tricopter框架和Skyline32。該窗口非常直觀，並提供各種令人印象深刻的提示和文檔。 在上方的工具欄上，您可以找到連接選項(xiàng)，這些選項(xiàng)可以通過COM端口，手動選擇或無線模式進(jìn)行。 您也可以選擇自動連接。 連接後，您可以在上方的工具欄中查看設(shè)備的功能，並在側(cè)面板中輕鬆瀏覽配置選項(xiàng)。管理傳感器，電機(jī)，端口和固件本。
標(biāo)簽： configurator 無人機(jī)
上傳時(shí)間： 2022-06-09
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自適應(yīng)天線原理
標(biāo)簽： 天線
上傳時(shí)間： 2013-07-04
上傳用戶：eeworm
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