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  • 數字識別系統源代碼

    數字識別系統源代碼 使用說明 第一步:訓練網絡。使用訓練樣本進行訓練。(此程序中也可以不訓練,因為筆者已經將訓練好的網絡參數保存起來了,讀者使用時可以直接識別) 第二步:識別。首先,打開圖像(256色);再次,進行歸一化處理,點擊“一次性處理”;最后,點擊“R”或者使用菜單找到相應項來進行識別。識別的結果顯示在屏幕上,同時也輸出到文件result.txt中。 該系統的識別率一般情況下為90%。 此外,也可以單獨對打開的圖片一步一步進行圖像預處理工作,但要注意,每一步工作只能執行一遍,而且要按順序執行。 具體步驟為:“256色位圖轉為灰度圖”-“灰度圖二值化”-“去噪”-“傾斜校正”-“分割”-“標準化尺寸”-“緊縮重排”。 注意,待識別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄,這兩文件保存訓練后網絡的權值參數。

    標簽: 數字識別 源代碼

    上傳時間: 2013-06-25

    上傳用戶:wzr0701

  • 基于ARM系統的表面粗糙度測量儀的設計.pdf

    表面粗糙度是機械加工中描述工件表面微觀形狀重要的參數。在機械零件切削的過程中,刀具或砂輪遺留的刀痕,切屑分離時的塑性變形和機床振動等因素,會使零件的表面形成微小的蜂谷。這些微小峰谷的高低程度和間距狀況就叫做表面粗糙度,也稱為微觀不平度。表面粗糙度的測量是幾何測量中的一個重要部分,它對于現代制造業的發展起了重要的推動作用。世界各國競相進行粗糙度測量儀的研制,隨著科學技術的發展,各種各樣的粗糙度測量系統也競相問世。對于粗糙度的測量,隨著技術的更新,國家標準也一直在變更。最新執行的國家標準(GB/T6062-2002),規定了粗糙度測量的參數,以及制定了觸針式測量粗糙度的儀器標準[1]。 隨著新國家標準的執行,許多陳舊的粗糙度測量儀已經無法符合新標準的要求。而且生產工藝的提高使得原有方案的采集精度和采集速度,滿足不了現代測量技術的需要。目前,各高校公差實驗室及大多數企業的計量部門所使用的計量儀器(如光切顯微鏡、表面粗糙度檢查儀等)只能測量單項參數,而能進行多參數測量的光電儀器價格較貴,一般實驗室和計量室難以購置。因此如何利用現有的技術,結含現代測控技術的發展,職制出性能可靠的粗糙度測量儀,能有效地降低實驗室測量儀器的成本,具有很好的實用價值和研究意義。 基于上述現狀,本文在參考舊的觸針式表面粗糙度測量儀技術方案的基礎上,提出了一種基于ARM嵌入式系統的粗糙度測量儀的設計。這種測量儀采用了先進的傳感器技術,保證了測量的范圍和精度;采用了集成的信號調理電路,降低了信號在調制、檢波、和放大的過程中的失真;采用了ARM處理器,快速的采集和控制測量儀系統;采用了強大的PC機人機交互功能,快速的計算粗糙度的相關參數和直觀的顯示粗糙度的特性曲線。 論文主要做了如下工作:首先,論文分析了觸針式粗糙度測量儀的發展以及現狀;然后,詳細敘述了系統的硬件構成和設計,包括傳感器的原理和結構分析、信號調理電路的設計、A/D轉換電路的設計、微處理器系統電路以及與上位機接口電路的設計。同時,還對系統的數據采集進行了研究,開發了相應的固件程序及接口程序,完成數據采集軟件的編寫,并且對表面粗糙度參數的算法進行程序的實現。編寫了控制應用程序,完成控制界面的設計。最終設計出一套多功能、多參數、高性能、高可靠、操作方便的表面粗糙度測量系統。

    標簽: ARM 測量

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:KIM66

  • 一種面向無線視頻傳感器網絡的低復雜度視頻編碼算法及其在ARM平臺上的實現

    隨著21世紀的到來,計算機技術,信息處理技術,半導體技術和網絡技術不斷發展,人類社會進入了信息化時代。與此同時,無線視頻傳感器網絡也得到了突飛猛進的發展,成為當今國際上備受關注的熱點研究領域。無線視頻傳感器網絡有著很多的優點和十分廣泛的應用前景。在軍事,工業,城市管理和監控系統等重要領域都有潛在的使用價值。 無線視頻傳感器網絡有著顯著的特征,例如:網絡節點能源有限;網絡帶寬有限;對處理速度要求較高等。由此可見,傳統的視頻編碼標準無法應用于無線視頻傳感器網絡。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標準,全是基于運動估計補償實現的,計算量十分巨大,在能量,存儲空間和處理能力均有限的節點難以實現這類高復雜度的編碼算法。 本文針對無線視頻傳感器網絡對視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運動檢測的低復雜度視頻編碼算法。該算法只對當前編碼幀中的運動對象進行編碼,并且以面向對象的結構輸出碼流。實驗結果表明,與H.264全I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線視頻傳感器網絡的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實驗平臺。在分析算法結構的同時,結合嵌入式系統的特點,從算法,內存,高級語言和匯編語言等幾個方面提出優化方案,最終在ARM嵌入式平臺下實現了面向無線視頻傳感器網絡的低復雜度視頻編碼算法。測試結果表明,與優化前相比,優化后的編碼速度有了很大的提高,對于CIF格式的監控視頻序列能夠滿足實時處理的要求。

    標簽: ARM 無線視頻 傳感器網絡 復雜度

    上傳時間: 2013-07-26

    上傳用戶:小小小熊

  • 基于FPGA的LED顯示屏同步控制系統的設計

    自90年代以來,LED顯示屏的設計制造和應用水平得到日益提高,LED顯示屏經歷了從單色、雙色圖文顯示屏,到圖像顯示屏,一直到今天的全彩色視頻顯示屏的發展過程。在此發展過程中,無論在器件的性能(超高亮度LED顯示屏及藍色發光二極管等)和系統組成(計算機化的全動態顯示系統)等方面都取得了長足的進步。 LED顯示屏相比與其它的平板顯示器,有其獨特的優越性,比如:可靠性高、使用壽命長、環境適應能力強、性價比高且成本低等特點,且隨著全彩屏顯示技術的日益完善,使得LED顯示屏在許多場合得到廣泛的應用。 本文詳細介紹了利用DVI接口作為視頻LED顯示屏數據源,利用查表的方法實現伽瑪矯正的實現方案和實現4096級灰度的LED視頻顯示屏控制系統的設計原理。通過對等長時間實現4096級灰度方案的分析,得到此方案在系統速度和顯示屏的亮度上存在的局限,提出采用變長時間和消影時間相結合的方案實現4096級灰度的方案及實現,這是在提高硬件成本以獲得成本,速度和亮度的折中。在此基礎上,提出了用脈沖打散輸出的方法改善LED顯示屏顯示效果,并探討了低幀頻無閃爍LED全彩屏的實現方法;對一些可以提高LED顯示屏系統技術的新技術展開討論,為今后的動態全彩色LED顯示屏具體實現打下堅實的理論基礎。

    標簽: FPGA LED 顯示屏 同步控制

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:793212294

  • 常用產品抗擾度標準和測試方法

    主要講述靜電放電、射頻輻射電磁場、電快速瞬變脈 沖群、雷擊浪涌、由射頻場引起的傳導干擾、工頻磁場、 電壓跌落和衰減振蕩波等八項抗擾度試驗,其中前七項試 驗在通用抗擾度標準中已經見到;后一項試驗(衰減振蕩 波抗擾度試驗)則在電力系統設備的抗擾度試驗中經常可 以見到。考慮到國內在引進生產家用電器的企業中經常采 用的高頻噪聲模擬器,本章予以補充介紹。此外,汽車工 業在我國的迅速發展,拉動了與之配套的汽車電子與電器 行業的迅速發展。對后者的質量控制與檢測問題便成為業 內人士所關注的一個熱點。

    標簽: 抗擾度 標準 測試方法

    上傳時間: 2013-05-24

    上傳用戶:fxf126@126.com

  • 360度全角鏡頭圓形圖像自動展開成全景圖像

    ·360度全角鏡頭圓形圖像自動展開成全景圖像

    標簽: 360 鏡頭 圖像 全景圖像

    上傳時間: 2013-07-17

    上傳用戶:caiiicc

  • 用MATLAB曲線擬合工具箱計算藥物溶出度Weibull分布參數

    ·用MATLAB曲線擬合工具箱計算藥物溶出度Weibull分布參數

    標簽: Weibull MATLAB 曲線擬合 工具箱

    上傳時間: 2013-05-24

    上傳用戶:qulele

  • ucos2/2.90-STM32

    基于STM32的ucos-ii/2.90

    標簽: ucos 2.90 STM 32

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:dbs012280

  • 高線性度元件簡化了直接轉換接收器的設計

    凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉換解調器實現了超卓線性度和噪聲性能的完美結合。

    標簽: 高線性度 元件 直接轉換 接收器

    上傳時間: 2013-11-10

    上傳用戶:mikesering

  • 數字容性隔離器的磁場抗擾度

    數字容性隔離器的應用環境通常包括一些大型電動馬達、發電機以及其他產生強電磁場的設備。暴露在這些磁場中,可引起潛在的數據損壞問題,因為電勢(EMF,即這些磁場形成的電壓)會干擾數據信號傳輸。由于存在這種潛在威脅,因此許多數字隔離器用戶都要求隔離器具備高磁場抗擾度 (MFI)。許多數字隔離器技術都聲稱具有高 MFI,但容性隔離器卻因其設計和內部結構擁有幾乎無窮大的MFI。本文將對其設計進行詳細的介紹。

    標簽: 數字 隔離器 磁場抗擾度

    上傳時間: 2013-10-26

    上傳用戶:litianchu

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