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This book was made possible by a cast of characters too numerous to mention, but I’ll point out the

This book was made possible by a cast of characters too numerous to mention, but I’ll point out the ones I remember, and hope that the people I forget (or don’t even know about) will forgive me and not T.P. my house.

標(biāo)簽： characters possible numerous mention

上傳時(shí)間： 2014-06-17

上傳用戶：love1314
This application note gives an example for microcontroller C code. It includes code for: Readout

This application note gives an example for microcontroller C code. It includes code for: Readout of Humidity (RH) or Temperature (T) with basic error handling Calculation of RH linearization and temperature compensation Access to status register Dewpoint calculation from RH and T UART handling

標(biāo)簽： code microcontroller application for

上傳時(shí)間： 2013-12-22

上傳用戶：hewenzhi
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(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

上傳時(shí)間： 2018-05-20

上傳用戶：Aa123456789
The RF in RFID

To a quantum mechanic the whole universe is one godawful big interacting wavefunction ? but to the rest of us, it’s a world full of separate and distinguishable objects that hurt us when we kick them. At a few months of age, human children recognize objects, expect them to be permanent and move continuously, and display surprise when they aren’t or don’t. We associate visual, tactile, and in some cases audible and olfactory sensations with identifiable physical things. We’re hardwired to understand our environment as being composed of separable things with specific properties and locations. We understand the world in terms of what was where when.

標(biāo)簽： RFID The RF in

上傳時(shí)間： 2020-06-08

上傳用戶：shancjb
安森美車規(guī)級(jí)1080P圖像傳感器AR0231手冊(cè)

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

上傳時(shí)間： 2022-06-27

上傳用戶：XuVshu
ITU-T G.729的一個(gè)實(shí)現(xiàn)例子(包括附錄b的vod檢測(cè)等功能)

·ITU-T G.729的一個(gè)實(shí)現(xiàn)例子(包括附錄b的vod檢測(cè)等功能)-ITU-T g.729 example, include VOD detect of reference B, etc.文件列表(點(diǎn)擊判斷是否您需要的文件): g729b_v14 .........\acelp_co.c .........\basic_op.c .....

標(biāo)簽： ITU-T nbsp 729 vod

上傳時(shí)間： 2013-05-20

上傳用戶：Garfield
ITU-T G.729 Source code ITU-T G.729 Annex B ANSI-C Source Code

ITU-T G.729 Source code ITU-T G.729 Annex B ANSI-C Source Code

標(biāo)簽： Source ITU-T 729 ANSI-C

上傳時(shí)間： 2014-01-03

上傳用戶：hasan2015
98年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題“水災(zāi)巡視問(wèn)題”

98年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題“水災(zāi)巡視問(wèn)題”，是一個(gè)推銷員問(wèn)題，本題有53個(gè)點(diǎn)，所有可能性大約為exp(53),目前沒(méi)有好方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個(gè)較優(yōu)解,將所有結(jié)點(diǎn)編號(hào)為1到53,1到53的排列就是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)的變化規(guī)則是:從1到53的排列中隨機(jī)選取一個(gè)子排列,將其反轉(zhuǎn)或?qū)⑵湟浦亮硪惶?能量E自然是路徑總長(zhǎng)度。具體算法描述如下：步1：設(shè)定初始溫度T，給定一個(gè)初始的巡視路線。步2 ：步3 --8循環(huán)K次步3：步 4--7循環(huán)M次步4：隨機(jī)選擇路線的一段步5：隨機(jī)確定將選定的路線反轉(zhuǎn)或移動(dòng)，即兩種調(diào)整方式：反轉(zhuǎn)、移動(dòng)。步6：計(jì)算代價(jià)D，即調(diào)整前后的總路程的長(zhǎng)度之差步7：按照如下規(guī)則確定是否做調(diào)整：如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進(jìn)行調(diào)整步8:T*0.9-->T,降溫

標(biāo)簽： 大學(xué)生數(shù)學(xué)建模巡視競(jìng)賽

上傳時(shí)間： 2015-03-14

上傳用戶：himbly
含t h r e a d x,u c o s 的b s p

含t h r e a d x,u c o s 的b s p

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2015-06-29

上傳用戶：xfbs821
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。初始閾值T的

車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。

標(biāo)簽： 1.24 256 圖像閾值

上傳時(shí)間： 2013-11-26

上傳用戶：懶龍1988