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高<b>分辨率</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:"<<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<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算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; } 

    標簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

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  • 一種基于高速超微型單片機的CCD驅動電路設計

    CCD作為一種光電轉換器件,由于其具有精度高、分辨率好、性能穩定等特點,目前廣泛應用于圖像傳感和非接觸式測量領域。在CCD應用技術中,最關鍵的兩個問題是CCD驅動時序的產生和CCD輸出信號的處理。對于CCD輸出信號,可以根據CCD像素頻率和輸出信號幅值來選擇合適的片外或片內模數轉換器;而對于CCD驅動時序,則有幾類常用的產生方法。1常用的CCD驅動時序產生方法CCD廠家眾多,型號各異,其驅動時序的產生方法也多種多樣,一般有以下4種:0)數字電路驅動方法這種方法是利用數字門電路及時序電路直接構建驅動時序電路,其核心是一個時鐘發生器和幾路時鐘分頻器,各分頻器對同一時鐘進行分頻以產生所需的各路脈沖。該方法的特點是可以獲得穩定的高速驅動脈沖,但邏輯設計和調試比較復雜,所用集成芯片較多,無法在線調整驅動頻率。

    標簽: 單片機 ccd 驅動電路

    上傳時間: 2022-06-23

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  • MIPI D-PHY spec version1.2

    MIPI D-PHY v1.2相對于之前介紹的v1.1變化主要是速率從1.5Gbps/Lane提升到了2.5Gbps/Lane,可以支持更高的分辨率顯示,同時新增了Calibration功能,用于HS-Deskew。

    標簽: mipi D-PHY

    上傳時間: 2022-06-27

    上傳用戶:slq1234567890

  • 四軸飛行器飛行控制板資料

    該板是MikroKopter 四軸飛行器的控制板。它可以實現下列任務:? 測量三軸角速度? 測量三軸加速度數據? 測量大氣壓力,用于高度控制? 接收數字羅盤信號? 測量電池電壓? 接收R/C 信號? 處理傳感器數據以及計算真實角位置? 驅動四個無刷電調尺寸50 * 50mm? 兩個LED(如顯示正確和錯誤)? 兩個三極管,輸出到外部燈(或其他功能)? 低壓檢測? 為接收機提供5V 電壓三軸磁阻傳感器和ASIC 都被封裝在3.0×3.0×0.9mm LCC 表面裝配中? 12-bit ADC 與低干擾AMR 傳感器,能在±8 高斯的磁場中實現5 毫高斯分辨率? 內置自檢功能? 低 電壓工作(2.16-3.6V) 和超低功耗(100uA)? 內置驅動電路? I2C 數字接口? 無引線封裝結構? 磁場范圍廣(+/-8Oe)

    標簽: 四軸飛行器

    上傳時間: 2022-07-23

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  • LoRa終端TDMA算法防數據碰撞丟包組網

    無線傳感網有TDMA和CSMA兩種基本的MAC協議方案。欣仰邦LoRa技術實現TDMA算法組網系統,LoRa-TDMA的優點是:低成本實現小規模組網。基于TDMA的MAC協議實現信道分配的機制簡單成熟,它沒有CSMA競爭機制的碰撞和重傳問題,而是為無線傳感器網絡中每個節點分配獨立的時隙用于數據發送或接收TDMA信號的前導字和CZT(chirp z-transform)算法的高頻率分辨率特性,設計了適于低信噪比信號的寬范圍載波同步改進算法。數據傳輸時不需要過多的控制信息,且節點在空閑時能夠及時進入睡眠狀態.因而在節點無移動且網絡部署情況已知的場景,采用TDMWA方式進行通信,可避免信道沖突以及沖突引起的丟包和能量損耗;TDMA信號的前導字進行數據輔助(DA)型載波同步,有效地縮小了低信噪比信號的頻偏范圍;再利用CZT算法進一步縮小頻偏范圍,最后利用非數據輔助型(NDA)自相關函數法得到精確的載波頻偏。改進算法的計算復雜度略高于寬范圍自相關函數法,而遠低于寬范圍LR算法。通過仿真比較,改進算法對低信噪比(SNR)環境(3-6dB)中的信號具有良好且穩定的估計性能。保證數據傳輸的實時性和可靠性;令節點在不工作期間進入睡眠狀態,以保存能量.這些特點很適合無線傳感網中的節能要求.

    標簽: lora tdma

    上傳時間: 2022-07-23

    上傳用戶:d1997wayne

  • 基于FPGA的B型超聲成像系統的設計與實現.rar

    便攜式B型超聲診斷儀具有無創傷、簡便易行、相對價廉等優勢,在臨床中越來越得到廣泛的應用。它將超聲波技術、微電子技術、計算機技術、機械設計與制造及生物醫學工程等技術融合在一起。開展該課題的研究對提高臨床診斷能力和促進我國醫療事業的發展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機交互系統、探頭、成像系統、顯示系統構成。其基本工作過程是:首先人機交互系統接收到用戶通過鍵盤或鼠標發出的命令,然后成像系統根據命令控制探頭發射超聲波,并對回波信號處理、合成圖像,最后通過顯示系統完成圖像的顯示。 成像系統作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質量有決定性影響,但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統在三個方面存在不足:第一、采用的是單片機控制步進電機,控制精度不高,導致成像系統采樣不精確;第二、采用的數字掃描變換算法太粗糙,影響超聲圖像的分辨率;第三、它的CPU多采用的是51系列單片機,測量速度太慢,同時也不便于系統升級和擴展。 針對以上不足,提出了基于FPGA的B型超聲成像系統解決方案,采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現了步進電機步距角的細分,使電機旋轉更勻速,提高了采樣精度;提出并采用DSTI-ULA算法(Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation)在FPGA內實現數字掃描變換,提高了圖像分辨率;人機交互系統采用S3C2410-AL作為CPU,改善了測量速度和系統的擴展性。 通過對系統硬件電路的設計、制作,軟件的編寫、調試,結果表明,本文所設計的便攜式B型超聲成像系統圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業和搶險(諸如地震、抗洪)中發揮作用,同時也可在鄉村診所中完成對相關疾病的診斷工作。

    標簽: FPGA 超聲成像

    上傳時間: 2013-05-18

    上傳用戶:helmos

  • 用Matlab軟件以及雅克比迭代和高斯-賽德爾迭代解方程組Ax=b

    用Matlab軟件以及雅克比迭代和高斯-賽德爾迭代解方程組Ax=b,分析、比較其結果

    標簽: Matlab 迭代 Ax 軟件

    上傳時間: 2015-04-04

    上傳用戶:123456wh

  • 高斯亞當消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個子過程實現高斯亞當消去法

    高斯亞當消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個子過程實現高斯亞當消去法

    標簽: GAUSSJ 高斯 子過程

    上傳時間: 2015-08-29

    上傳用戶:541657925

  • // 帶有列主元的高斯消元法 // 功能: 求解線性方程組 Ax = b // 參數: A - 指向n*n系數矩陣的指針 //     b - 常數向量的指針 //     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: A - 指向n*n系數矩陣的指針 //     b - 常數向量的指針 //     n - 方程組的維數 // 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

    標簽: 方程 指針 Ax 高斯

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:xcy122677

  • 用全選主元高斯消去法求解N復系數階線性方程組AX=B

    用全選主元高斯消去法求解N復系數階線性方程組AX=B

    標簽: AX 高斯 系數 方程

    上傳時間: 2015-11-25

    上傳用戶:ggwz258

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