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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(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:"<<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

    上傳用戶:Aa123456789

  • 一種基于高速超微型單片機的CCD驅(qū)動電路設(shè)計

    CCD作為一種光電轉(zhuǎn)換器件,由于其具有精度高、分辨率好、性能穩(wěn)定等特點,目前廣泛應(yīng)用于圖像傳感和非接觸式測量領(lǐng)域。在CCD應(yīng)用技術(shù)中,最關(guān)鍵的兩個問題是CCD驅(qū)動時序的產(chǎn)生和CCD輸出信號的處理。對于CCD輸出信號,可以根據(jù)CCD像素頻率和輸出信號幅值來選擇合適的片外或片內(nèi)模數(shù)轉(zhuǎn)換器;而對于CCD驅(qū)動時序,則有幾類常用的產(chǎn)生方法。1常用的CCD驅(qū)動時序產(chǎn)生方法CCD廠家眾多,型號各異,其驅(qū)動時序的產(chǎn)生方法也多種多樣,一般有以下4種:0)數(shù)字電路驅(qū)動方法這種方法是利用數(shù)字門電路及時序電路直接構(gòu)建驅(qū)動時序電路,其核心是一個時鐘發(fā)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(chǎn)生所需的各路脈沖。該方法的特點是可以獲得穩(wěn)定的高速驅(qū)動脈沖,但邏輯設(shè)計和調(diào)試比較復(fù)雜,所用集成芯片較多,無法在線調(diào)整驅(qū)動頻率。

    標簽: 單片機 ccd 驅(qū)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(xiàn)下列任務(wù):? 測量三軸角速度? 測量三軸加速度數(shù)據(jù)? 測量大氣壓力,用于高度控制? 接收數(shù)字羅盤信號? 測量電池電壓? 接收R/C 信號? 處理傳感器數(shù)據(jù)以及計算真實角位置? 驅(qū)動四個無刷電調(diào)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(xiàn)5 毫高斯分辨率? 內(nèi)置自檢功能? 低 電壓工作(2.16-3.6V) 和超低功耗(100uA)? 內(nèi)置驅(qū)動電路? I2C 數(shù)字接口? 無引線封裝結(jié)構(gòu)? 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(shù)據(jù)碰撞丟包組網(wǎng)

    無線傳感網(wǎng)有TDMA和CSMA兩種基本的MAC協(xié)議方案。欣仰邦LoRa技術(shù)實現(xiàn)TDMA算法組網(wǎng)系統(tǒng),LoRa-TDMA的優(yōu)點是:低成本實現(xiàn)小規(guī)模組網(wǎng)。基于TDMA的MAC協(xié)議實現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點分配獨立的時隙用于數(shù)據(jù)發(fā)送或接收TDMA信號的前導(dǎo)字和CZT(chirp z-transform)算法的高頻率分辨率特性,設(shè)計了適于低信噪比信號的寬范圍載波同步改進算法。數(shù)據(jù)傳輸時不需要過多的控制信息,且節(jié)點在空閑時能夠及時進入睡眠狀態(tài).因而在節(jié)點無移動且網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)字進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)輔助型(NDA)自相關(guān)函數(shù)法得到精確的載波頻偏。改進算法的計算復(fù)雜度略高于寬范圍自相關(guān)函數(shù)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(huán)境(3-6dB)中的信號具有良好且穩(wěn)定的估計性能。保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性;令節(jié)點在不工作期間進入睡眠狀態(tài),以保存能量.這些特點很適合無線傳感網(wǎng)中的節(jié)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(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).rar

    便攜式B型超聲診斷儀具有無創(chuàng)傷、簡便易行、相對價廉等優(yōu)勢,在臨床中越來越得到廣泛的應(yīng)用。它將超聲波技術(shù)、微電子技術(shù)、計算機技術(shù)、機械設(shè)計與制造及生物醫(yī)學(xué)工程等技術(shù)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(yī)療事業(yè)的發(fā)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(tǒng)、探頭、成像系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)構(gòu)成。其基本工作過程是:首先人機交互系統(tǒng)接收到用戶通過鍵盤或鼠標發(fā)出的命令,然后成像系統(tǒng)根據(jù)命令控制探頭發(fā)射超聲波,并對回波信號處理、合成圖像,最后通過顯示系統(tǒng)完成圖像的顯示。 成像系統(tǒng)作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質(zhì)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(tǒng)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(dǎo)致成像系統(tǒng)采樣不精確;第二、采用的數(shù)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(tǒng)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(tǒng)解決方案,采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現(xiàn)了步進電機步距角的細分,使電機旋轉(zhuǎn)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(nèi)實現(xiàn)數(shù)字掃描變換,提高了圖像分辨率;人機交互系統(tǒng)采用S3C2410-AL作為CPU,改善了測量速度和系統(tǒng)的擴展性。 通過對系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計、制作,軟件的編寫、調(diào)試,結(jié)果表明,本文所設(shè)計的便攜式B型超聲成像系統(tǒng)圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設(shè)計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業(yè)和搶險(諸如地震、抗洪)中發(fā)揮作用,同時也可在鄉(xiāng)村診所中完成對相關(guān)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(jié)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(xiàn)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(xiàn)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(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(fù)系數(shù)階線性方程組AX=B

    用全選主元高斯消去法求解N復(fù)系數(shù)階線性方程組AX=B

    標簽: AX 高斯 系數(shù) 方程

    上傳時間: 2015-11-25

    上傳用戶:ggwz258

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