數(shù)字到模擬和模擬到數(shù)字的轉(zhuǎn)換程序,基于C語(yǔ)言,可用于開(kāi)發(fā)算法程序.
標(biāo)簽： 數(shù)字 模擬 程序 C語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2017-08-24
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在c++的集成環(huán)境中來(lái)解決bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于分類(lèi)問(wèn)題
標(biāo)簽： 集成環(huán)境 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 應(yīng)用于 分類(lèi)
上傳時(shí)間： 2017-09-01
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設(shè)計(jì)一個(gè)有 N個(gè)進(jìn)程共行的進(jìn)程調(diào)度程序。 進(jìn)程調(diào)度算法：采用最高優(yōu)先數(shù)優(yōu)先的調(diào)度算法（即把處理機(jī)分配給優(yōu)先數(shù)最高的進(jìn)程）和先來(lái)先服務(wù)算 法。 每個(gè)進(jìn)程有一個(gè)進(jìn)程控制塊（ PCB）表示。進(jìn)程控制塊可以包含如下信息：進(jìn)程名、優(yōu)先數(shù)、到達(dá)時(shí)間、 需要運(yùn)行時(shí)間、已用CPU時(shí)間、進(jìn)程狀態(tài)等等。
標(biāo)簽： 進(jìn)程 PCB 優(yōu)先數(shù) 調(diào)度算法
上傳時(shí)間： 2014-01-30
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Surf,特征點(diǎn)檢測(cè)算法,比sift還好的算法 論文和代碼
標(biāo)簽： Surf sift 特征點(diǎn) 檢測(cè)算法
上傳時(shí)間： 2017-09-04
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壓縮包的內(nèi)容包括：1.有關(guān)JPEG和DPCM算法的文章；2.實(shí)現(xiàn)其算法的壓縮程序3.有關(guān)圖像壓縮方面的資料。讀者請(qǐng)注意： <1>這里討論的是灰度圖像的壓縮不涉及彩色圖像。 <2>實(shí)現(xiàn)壓縮時(shí)，輸入的圖像數(shù)據(jù)采用一種自定義的格式（com 格式），前四個(gè)字節(jié)記錄圖像的寬度和高度，之后就是逐 行的圖像數(shù)據(jù)，圖像的開(kāi)頭和結(jié)尾沒(méi)有任何標(biāo)記。這種格式的圖像數(shù)據(jù)是從BMP圖像中得到的。 <3>這里沒(méi)有JPEG算法的解壓程序，壓縮后的數(shù)據(jù)存成標(biāo)準(zhǔn)的JPEG文件格式，任何視圖軟件都可以打開(kāi)。DPCM方法中的解 壓縮程序?qū)?shù)據(jù)仍然存成com格式，可以將其轉(zhuǎn)成PGM格式觀看，壓縮包中由com轉(zhuǎn)為PGM格式的程序。
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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免疫遺產(chǎn)酸的一個(gè)小程序 里面包含了人工免疫 遺傳算法幾部分
上傳時(shí)間： 2013-11-29
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光伏發(fā)電的研究是當(dāng)今國(guó)內(nèi)外研究的一個(gè)熱點(diǎn)，因?yàn)樗膶?shí)現(xiàn)及應(yīng)用為目前人類(lèi)面臨的許多問(wèn)題如：能源危機(jī)、環(huán)境污染等提供了解決途徑。光伏發(fā)電有著非常廣泛的應(yīng)用前景，在人類(lèi)越來(lái)越重視可持續(xù)發(fā)展的今天，太陽(yáng)能擁有其他能源所沒(méi)有的各種優(yōu)點(diǎn)如：幾乎足取之不盡用之不渴的，清潔無(wú)污染等，這使它受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注，成為最有希望替代傳統(tǒng)能源的新能源之本文實(shí)現(xiàn)了一種通過(guò)單片機(jī)控制開(kāi)關(guān)電源使光伏電池給苗電池充電的設(shè)計(jì)方案。軟件上，對(duì)現(xiàn)有的常用最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）算法進(jìn)行了研究和分析，并選用電導(dǎo)增量法對(duì)最大功幸點(diǎn)跟蹤，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)工作的高效率。硬件上，系統(tǒng)使用單片機(jī)通過(guò)PWM控制同步整流電路，并運(yùn)用閉環(huán)控制，精確采樣電壓值和電流值形成反饋。同時(shí)，軟件和硬件都對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了保護(hù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)工作的安全性和可靠性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，給出了系統(tǒng)實(shí)際使用結(jié)果，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了功率損耗分析，由結(jié)果可知，系統(tǒng)工作正常，達(dá)到了預(yù)期的性能.
標(biāo)簽： 最大功率跟蹤 mppt 脈寬調(diào)制
上傳時(shí)間： 2022-06-19
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1. 引言2. 概述3.3.1 100Mbps 以上的邊緣速率3.3.2 99.999% 高可靠性和≤ 1ms 的超低時(shí)延3.3.3 1 個(gè)連接/ 平方米3.3.4 其他3.3.5 小結(jié)4.1.1 高頻組網(wǎng)傳播損耗與穿透損耗大，室外覆蓋室內(nèi)難4.1.2 無(wú)源分布式天線系統(tǒng)演進(jìn)難、綜合損耗大、互調(diào)干擾大3.1 5G 三大業(yè)務(wù)類(lèi)型3.2 室內(nèi)5G 業(yè)務(wù)及特征3.3 室內(nèi)5G 業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的需求4.2 多樣化的業(yè)務(wù)要求網(wǎng)絡(luò)具備更大的彈性容量4.3 行業(yè)應(yīng)用要求網(wǎng)絡(luò)具備極高可靠性4.4 四代共存網(wǎng)絡(luò)及新業(yè)務(wù)發(fā)展要求網(wǎng)絡(luò)具有高效運(yùn)維、智能運(yùn)營(yíng)能力4.5 小結(jié)5.1 組網(wǎng)策略： 高中低頻分層組網(wǎng)，提供更大容量5.2 MIMO 選擇策略：標(biāo)配4T4R，提供更好的用戶體驗(yàn)5.3 方案選擇策略：大容量數(shù)字化方案是必然選擇5.4 容量策略：彈性容量，靈活按需滿足業(yè)務(wù)需求5.5 可靠性策略：面向5G 業(yè)務(wù)的可靠性設(shè)計(jì)5.6 部署策略：端到端數(shù)字化部署，奠定網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)5.7 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維策略：可視化運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)5G 網(wǎng)絡(luò)可管可控5.8 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)策略：基于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，支撐室內(nèi)5G 網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)營(yíng)5.9 小結(jié)
上傳時(shí)間： 2022-01-30
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在LCD顯示應(yīng)用領(lǐng)域,通常數(shù)據(jù)源輸出圖像的分辨率是變化,而從工業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化要求和獲得最佳顯示效果的角度出發(fā),LCD顯示器的物理分辨率則是固定不變的。這就需要將不同分辨率的輸入圖像經(jīng)過(guò)縮放后輸出到分辨率固定的LCD顯示器上,當(dāng)前工業(yè)上解決這一問(wèn)題的方案是在輸入數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)顯示設(shè)備之間設(shè)置LCD圖像引擎來(lái)實(shí)現(xiàn)縮放處理。LCD圖像引擎是面向LCD顯示器應(yīng)用的一種高度集成的圖像處理芯片,它在整個(gè)LCD顯示系統(tǒng)中具有不可取代的位置。 本文在分析了大尺寸LCD圖像引擎的研究現(xiàn)狀之后,提出了擬開(kāi)發(fā)的大尺寸LCD圖像引擎的總體結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)目標(biāo)。針對(duì)該體系結(jié)構(gòu),提出了一種基于2點(diǎn)的三次樣條插值算法,推導(dǎo)出了該算法的插值核函數(shù)的表達(dá)式,并基于該算法實(shí)現(xiàn)LCD圖像引擎的核心部分——圖像縮放引擎的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。主觀和客觀Q值評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法獲得的插值圖像質(zhì)量非常接近傳統(tǒng)的雙三次插值算法,而運(yùn)算復(fù)雜度和硬件實(shí)現(xiàn)開(kāi)銷(xiāo)卻低于后者,對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的LCD圖像引擎來(lái)說(shuō)該算法是一個(gè)性價(jià)比較高的插值算法。 為了提高經(jīng)過(guò)圖像縮放引擎處理后的圖像顯示質(zhì)量,在LCD圖像引擎中引入了圖像色彩調(diào)整技術(shù)。
上傳時(shí)間： 2013-06-07
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隨著21世紀(jì)的到來(lái),計(jì)算機(jī)技術(shù),信息處理技術(shù),半導(dǎo)體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展,人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入了信息化時(shí)代。與此同時(shí),無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)也得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,成為當(dāng)今國(guó)際上備受關(guān)注的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)有著很多的優(yōu)點(diǎn)和十分廣泛的應(yīng)用前景。在軍事,工業(yè),城市管理和監(jiān)控系統(tǒng)等重要領(lǐng)域都有潛在的使用價(jià)值。 無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)有著顯著的特征,例如：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能源有限；網(wǎng)絡(luò)帶寬有限；對(duì)處理速度要求較高等。由此可見(jiàn),傳統(tǒng)的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法應(yīng)用于無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),全是基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)的,計(jì)算量十分巨大,在能量,存儲(chǔ)空間和處理能力均有限的節(jié)點(diǎn)難以實(shí)現(xiàn)這類(lèi)高復(fù)雜度的編碼算法。 本文針對(duì)無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的低復(fù)雜度視頻編碼算法。該算法只對(duì)當(dāng)前編碼幀中的運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行編碼,并且以面向?qū)ο蟮慕Y(jié)構(gòu)輸出碼流。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與H.264全I(xiàn)幀編碼相比,本文提出的算法編碼速度提高了約3倍,編碼性能提高了約2dB。與H.264基本檔次相比,雖然編碼性能略有下降,但是編碼速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在編碼效率和編碼速度之間獲得很好的折衷,在一定程度上可以滿足無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。在分析算法結(jié)構(gòu)的同時(shí),結(jié)合嵌入式系統(tǒng)的特點(diǎn),從算法,內(nèi)存,高級(jí)語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言等幾個(gè)方面提出優(yōu)化方案,最終在ARM嵌入式平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)了面向無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的低復(fù)雜度視頻編碼算法。測(cè)試結(jié)果表明,與優(yōu)化前相比,優(yōu)化后的編碼速度有了很大的提高,對(duì)于CIF格式的監(jiān)控視頻序列能夠滿足實(shí)時(shí)處理的要求。
標(biāo)簽： ARM 無(wú)線視頻 傳感器網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜度
上傳時(shí)間： 2013-07-26
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