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齒輪缺陷快速檢測

protel 99se 快速入門的法寶

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標(biāo)簽： protel 99 se 快速入門

上傳時(shí)間： 2013-09-19

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proteus仿真快速入門

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上傳時(shí)間： 2013-09-20

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Proteus快速入門教程

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標(biāo)簽： Proteus 快速入門教程

上傳時(shí)間： 2013-10-16

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匹配傅里葉變換快速算法及在雷達(dá)信號(hào)處理中應(yīng)用

為了減小匹配傅里葉變換分析的計(jì)算量，提出了一種基于快速傅里葉變換的快速算法。根據(jù)匹配傅里葉變換的分解將積分形式轉(zhuǎn)化為離散形式，推導(dǎo)出快速算法表達(dá)式。該算法與直接的數(shù)值離散匹配傅里葉變換算法相比較，計(jì)算量大大減少。同時(shí)給出了其在雷達(dá)信號(hào)處理中線性調(diào)頻信號(hào)的檢測與參數(shù)估計(jì)的應(yīng)用。理論及計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和精確性，有良好的工程應(yīng)用前景。

標(biāo)簽： 傅里葉變換快速算法雷達(dá)信號(hào)處理

上傳時(shí)間： 2013-10-21

上傳用戶：chongchong1234
改進(jìn)的基于模型匹配的快速目標(biāo)識(shí)別

文中建立不同類型目標(biāo)的模型匹配數(shù)據(jù)庫；采用最小周長多邊形構(gòu)造目標(biāo)主體輪廓的近似多邊形，以簡化目標(biāo)主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、最長線段兩側(cè)頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對(duì)待識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行描述，應(yīng)用3個(gè)特征量在模型匹配數(shù)據(jù)庫中逐一進(jìn)行分層遍歷搜索匹配。實(shí)驗(yàn)表明，基于模型匹配的目標(biāo)識(shí)別算法能夠快速的識(shí)別目標(biāo)，提高了目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)性，同時(shí)能夠判定目標(biāo)所處的姿態(tài)狀況。

標(biāo)簽： 模型匹配目標(biāo)識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-10-20

上傳用戶：q3290766
一種弱耦合非對(duì)稱漸變線定向耦合器的快速設(shè)計(jì)

給出了一種快速設(shè)計(jì)任意弱耦合非對(duì)稱漸變線定向耦合器的方法，以線性漸變?yōu)榛A(chǔ)，通過仿真優(yōu)化獲取最優(yōu)漸變，擺脫了傳統(tǒng)方法中的復(fù)雜運(yùn)算。為改善定向耦合器在頻率高端的定向性，在結(jié)構(gòu)上引入了鋸齒加載。設(shè)計(jì)了一個(gè)帶寬為0.5GHz到20GHz，耦合度為-25dB的定向耦合器，利用三維電磁仿真軟件HFSS進(jìn)行了結(jié)果驗(yàn)證。

標(biāo)簽： 耦合定向耦合器非對(duì)稱

上傳時(shí)間： 2013-10-21

上傳用戶：GeekyGeek
模擬電路快速入門

模擬電路快速入門

標(biāo)簽： 模擬電路快速入門

上傳時(shí)間： 2013-11-06

上傳用戶：nunnzhy
iSensor IMU快速入門指南和偏置優(yōu)化技巧

iSensor IMU快速入門指南和偏置優(yōu)化技巧

標(biāo)簽： iSensor IMU 快速入門

上傳時(shí)間： 2014-12-23

上傳用戶：小草123
跨阻濾波器的快速實(shí)用設(shè)計(jì)

跨阻濾波器是將輸入的電流信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)的同時(shí)完成信號(hào)濾波的一種新型濾波器。給出跨阻濾波器的快速實(shí)用設(shè)計(jì)。通過插入一個(gè)電壓跟隨器，可將常用的電壓模式濾波器設(shè)計(jì)方法移植到跨阻濾波器設(shè)計(jì)中，從而可以實(shí)現(xiàn)跨阻濾波器的設(shè)計(jì)。文中給出了帶阻跨阻濾波器的設(shè)計(jì)實(shí)例，仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出的設(shè)計(jì)方法的正確性。

標(biāo)簽： 跨阻濾波器

上傳時(shí)間： 2013-10-10

上傳用戶：ccccccc
基于CUDA的紅外圖像快速增強(qiáng)算法研究

針對(duì)紅外圖像邊緣模糊，對(duì)比度低的問題，文中研究了改進(jìn)的中值濾波和改進(jìn)的Sobel邊緣檢測對(duì)紅外圖像進(jìn)行處理。在對(duì)處理后圖像的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，研究了改進(jìn)的Laplace金字塔分解的圖像融合算法，并基于CUDA并行處理技術(shù)，在可編程GPU上實(shí)現(xiàn)了紅外圖像快速增強(qiáng)的目的。該算法結(jié)合GPU的內(nèi)存特點(diǎn)，應(yīng)用紋理映射、多點(diǎn)訪問、并行觸發(fā)技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理速度，適用于對(duì)紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性要求較高的領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有較好的并行特性，能充分利用CUDA的并行計(jì)算能力，提高了紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時(shí)加速比達(dá)32.189。

標(biāo)簽： CUDA 紅外圖像算法研究

上傳時(shí)間： 2014-01-03

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