#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(qǐng)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(qǐng)輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個(gè):"<<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(jì)算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計(jì)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(biāo)簽： 道理特分解法
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB濾光）安森美半導(dǎo)體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術(shù)的新的230萬(wàn)像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT，為汽車先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)應(yīng)用確立了一個(gè)新基準(zhǔn)。新器件能捕獲1080p高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)視頻，還具備支持汽車安全完整性等級(jí)B(ASIL B)的特性。LFM技術(shù)(專利申請(qǐng)中)消除交通信號(hào)燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍，令交通信號(hào)閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學(xué)格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導(dǎo)體的DR-Pix?技術(shù)，提供雙轉(zhuǎn)換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像，并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達(dá)4重曝光的HDR，以出色的噪聲性能捕獲超過(guò)120dB的動(dòng)態(tài)范圍。AR0231AT能同步支持多個(gè)攝相機(jī)，以易于在汽車應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，和通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的雙線串行接口實(shí)現(xiàn)用戶可編程性。它還有多個(gè)數(shù)據(jù)接口，包括MIPI(移動(dòng)產(chǎn)業(yè)處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關(guān)鍵特性還包括可選自動(dòng)化或用戶控制的黑電平控制，支持?jǐn)U頻時(shí)鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現(xiàn)狀：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝，現(xiàn)提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環(huán)境溫度)，將完全通過(guò)AEC-Q100認(rèn)證。
標(biāo)簽： 圖像傳感器
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卡爾曼濾波器matlab源代碼。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 這是我課程設(shè)計(jì)時(shí)做的。
標(biāo)簽： function myKalman matlab PY
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含t h r e a d x,u c o s 的b s p
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考察例1 4 - 8中的1 4個(gè)點(diǎn)。A中的最近點(diǎn)對(duì)為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點(diǎn)對(duì)為 (f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當(dāng)考察 是否存在第三類點(diǎn)時(shí)，除d, g, i, l, m 以外 的點(diǎn)均被淘汰，因?yàn)樗鼈兙喾指罹€x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比較區(qū)中沒(méi)有點(diǎn)，只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點(diǎn)l。計(jì)算i 和l 的距離，發(fā)現(xiàn)它小于，因此(i, l) 是最近
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design LP,HP,B S digital Butterworth and Chebyshev filter. All array has been specified internally,so user only need to input f1,f2,f3,f4,fs(in hz), alpha1,alpha2(in db) and iband (to specify the type of to design). This program output hk(z)=bk(z)/ak(z),k=1,2,..., ksection and the freq.
標(biāo)簽： Butterworth internally Chebyshev specified
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梯形公式計(jì)算面積近似值:In=Tn=h/2(f(a)+f(b)) 變長(zhǎng)梯形面積:T2n=Tn/2+h/2∑f(Xk+h/2) 辛普生面積:I2n=(4T2n-Tn)/3
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convert numbers from h to d or b to h
標(biāo)簽： convert numbers from to
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點(diǎn)對(duì)的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡(jiǎn)單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對(duì)于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡(jiǎn)單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來(lái)代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
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