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②用一階差分法處理數(shù)據(jù)

  • 基于明渠非恒定流的運動方程和連續方程,采用Preissmann 四點隱式差分格式,結合虛擬流量法,對有壓管道 充水過渡過程進行了數值仿真模擬,該充水數學模型能模擬管道從無水變為無壓流,再過渡到有壓流

    基于明渠非恒定流的運動方程和連續方程,采用Preissmann 四點隱式差分格式,結合虛擬流量法,對有壓管道 充水過渡過程進行了數值仿真模擬,該充水數學模型能模擬管道從無水變為無壓流,再過渡到有壓流的整個水流 運動過程,其中包括漫流和明滿過渡流

    標簽: Preissmann 方程 模擬 差分

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:stewart·

  • 用VB編寫的最小二乘法。在GPS差分、或是測量平差中經常用到。

    用VB編寫的最小二乘法。在GPS差分、或是測量平差中經常用到。

    標簽: GPS 編寫 最小二乘法 差分

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:baitouyu

  • 用牛頓差值法求多項式的均差

    用牛頓差值法求多項式的均差,所用C++語言開發環境

    標簽: 牛頓 多項式

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:zaizaibang

  • 包含如何加是插入式排序、如何在快速法中處理值相等的元素

    包含如何加是插入式排序、如何在快速法中處理值相等的元素,使得排序完成之後值相等的元素仍然維持原來的順序 等等....

    標簽: 插入式 排序 元素

    上傳時間: 2017-09-24

    上傳用戶:edisonfather

  • 用C語言實現差分進化算法

    用C語言實現差分進化算法,有興趣可以來看看

    標簽: C語言 差分進化 算法

    上傳時間: 2017-09-26

    上傳用戶:wanqunsheng

  • 差分跳頻系統編碼器與頻率轉移函數的匹配設計

    將編碼的差分跳頻系統等效為串行級聯碼,充分利用頻率轉移函數所產生的網格關聯信息, 采用軟輸入軟輸 算法,進行類Turbo串行迭代譯碼,能有效改善系統的誤比特性能. 此,如何實現差 分跳頻系統串行級聯結構的外編碼器和頻率轉移函數(( 函數)的匹配設計是值得深入研究的問題.基 于互信息的外信息轉移圖(ExIT)能有效預測迭代譯碼的收斂特性,并根據E xlT選擇適當的內、外碼 進行級聯.采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯結構中外編碼器和G函數的外信息轉移 過程,提出了一種采用ExIT圖選擇G函數及外編碼器的方法.通過對陔l方法的理論分析和性能仿真, 結果表明,在一定的輸入先驗信息量條件下,信噪比越高,G函數輸 互信息量越大;在給定信噪比條件 下,不同G 函數劉 應的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同,能有效實現對性能較好的G 函 數的選擇;對于給定G甬數,在不同外編碼方式下,通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值;能反應 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞,從而實現外編碼器和G函數的匹配設計.

    標簽: 南京大學學報

    上傳時間: 2015-04-27

    上傳用戶:xiefuai

  • 關于差分跳頻資料

    將編碼的差分跳頻系統等效為串行級聯碼,充分利用頻率轉移函數所產生的網格關聯信息, 采用軟輸入軟輸 算法,進行類Turbo串行迭代譯碼,能有效改善系統的誤比特性能. 此,如何實現差 分跳頻系統串行級聯結構的外編碼器和頻率轉移函數(( 函數)的匹配設計是值得深入研究的問題.基 于互信息的外信息轉移圖(ExIT)能有效預測迭代譯碼的收斂特性,并根據E xlT選擇適當的內、外碼 進行級聯.采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯結構中外編碼器和G函數的外信息轉移 過程,提出了一種采用ExIT圖選擇G函數及外編碼器的方法.通過對陔l方法的理論分析和性能仿真, 結果表明,在一定的輸入先驗信息量條件下,信噪比越高,G函數輸 互信息量越大;在給定信噪比條件 下,不同G 函數劉 應的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同,能有效實現對性能較好的G 函 數的選擇;對于給定G甬數,在不同外編碼方式下,通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值;能反應 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞,從而實現外編碼器和G函數的匹配設計.

    標簽: G函數

    上傳時間: 2015-04-27

    上傳用戶:xiefuai

  • 基于ARM無線智能監控系統的設計與實現.pdf

    隨著計算機網絡的廣泛應用以及嵌入式技術、圖像技術的不斷進步,視頻監控領域進入了一個快速發展的時期。基于嵌入式技術的視頻監控技術作為一種先進的、廉價的視頻監控技術,為視頻監控設備的開發提供了一種全新解決方案。近年來,采用無線網絡技術的視頻監控系統由于其更低廉的價格、更靈活的部署方式受到廣大視頻監控用戶的青睞,逐漸成為視頻監控技術的發展方向之一。 運動目標檢測算法是一種在視頻圖像檢測中經常使用的算法,主要用來發現視頻中的運動物體。在視頻監控系統中引入運動目標檢測算法可使監控系統具備簡單的智能功能,即在有運動物體進入監控區域時才傳輸視頻并錄像。常用的運動目標檢測算法包括幀間差分法和背景差法等。 論文在融合嵌入式技術、運動目標檢測技術的基礎上,結合視頻監控系統在室內及小型辦公場所應用的實際需求,提出了一種基于嵌入式技術的無線智能視頻監控系統解決方案。該方案的視頻監控端采用三星公司基于ARM體系結構的芯片S3C2440A作為處理器,在使用該處理器的硬件板上構建了嵌入式Linux操作系統作為應用程序開發的平臺。在視頻監控系統的視頻監控端應用程序開發中,論文分析了幀間差分法和背景差法的優缺點,并在此基礎上實現了兩種算法的融合,完成了在視頻采集的同時實現對運動物體的檢測。系統的PC視頻接收端應用程序使用C#語言編寫,程序開發中使用了網絡編程技術,在Windows操作系統下實現了視頻接收、錄像及錄像播放功能。 實驗結果表明,論文設計圓滿地完成了功能要求,對基于嵌入式平臺的監控系統設計具有很大的參考價值。

    標簽: ARM 無線智能 監控系統

    上傳時間: 2013-06-11

    上傳用戶:asdkin

  • 基于FPGA的視頻圖像檢測技術

    在圖像處理及檢測系統中,實時性要求往往影響著系統處理速度的性能。本文在分析研究視頻檢測技術及方法的基礎上,應用嵌入式系統設計和圖像處理技術,以交通信息視頻檢測系統為研究背景,展開了基于FPGA視頻圖像檢測技術的研究與應用,通過系統仿真驗證了基于FPGA架構的圖像并行處理和檢測系統具有較高的實時處理能力,能夠準確并穩定地檢測出運動目標的信息。可見FPGA對提高視頻檢測及處理的實時性是一個較好的選擇。 本文主要研究的內容有: 1.分析研究了視頻圖像檢測技術,針對傳統基于PC構架和DSP處理器的視頻檢測系統的弊端,并從可靠性、穩定性、實時性和開發成本等因素考慮,提出了以FPGA芯片作為中央處理器的嵌入式并行數據處理系統的設計方案。 2.應用模塊化的硬件設計方法,構建了新一代嵌入式視頻檢測系統的硬件平臺。該系統由異步FIFO模塊、圖像空間轉換模塊、SRAM幀存控制模塊、圖像預處理模塊和圖像檢測模塊等組成,較好地解決了圖像采樣存儲、處理和傳輸的問題,并為以后系統功能的擴展奠定了良好的基礎。 3.在深入研究了線性與非線性濾波幾種圖像處理算法,分析比較了各自的優缺點的基礎上,本文提出一種適合于FPGA的快速圖像中值濾波算法,并給出該算法的硬件實現結構圖,應用VHDL硬件描述語言編程、實現,仿真結果表明,快速中值濾波算法的處理速度較傳統算法提高了50%,更有效地降低了系統資源占用率和提高了系統運算速度,增強了檢測系統的實時性能。 4.研究了基于視頻的交通車流量檢測算法,重點討論背景差分法,圖像二值化以及利用直方圖分析方法確定二值化的閾值,并對圖像進行了直方圖均衡處理,提高圖像檢測精度。并結合嵌入式系統處理技術,在FPGA系統上研究設計了這些算法的硬件實現結構,用VHDL語言實現,并對各個模塊及相應算法做出了功能仿真和性能分析。 5.系統仿真與驗證是整個FPGA設計流程中最重要的步驟,針對現有仿真工具用手動設置輸入波形工作量大等弊病,本文提出了一種VHDL測試基準(TestBench)方法解決系統輸入源仿真問題,用TEXTIO程序包設計了MATLAB與FPGA仿真軟件的接口,很好地解決了仿真測試中因測試向量龐大而難以手動輸入的問題。并將系統的仿真結果數據在MATLAB上還原為圖像,方便了系統測試結果的分析與調試。系統測試的結果表明,運動目標的檢測基本符合要求,可以排除行走路人等移動物體(除車輛外)的噪聲干擾,有效地檢測出正確的目標。 本文主要研究了基于FPGA片上系統的圖像處理及檢測技術,針對FPGA技術的特點對某些算法提出了改進,并在MATLAB、QuartusⅡ和ModelSim軟件開發平臺上仿真實現,仿真結果達到預期目標。本文的研究對智能化交通監控系統的車流量檢測做了有益探索,對其他場合的圖像高速處理及檢測也具有一定的參考價值。

    標簽: FPGA 視頻圖像 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-13

    上傳用戶:woshiayin

  • 基于幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測

    基于圖形處理器單元(GPU)提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT(基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換)算法提取圖像匹配特征點的基礎上,優化隨機采樣一致性算法(RANSAC)剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點,運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態情況,實現了動態背景下的運動目標檢測,通過提取目標特征與后續多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。

    標簽: 幀間差分 模板匹配 運動目標檢測

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:ifree2016

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