AT89C2051驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)的電路和源碼:AT89C2051驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)的電路和源碼 程序:stepper.c stepper.hex/* * STEPPER.C * sweeping stepper's rotor cw and cww 400 steps * Copyright (c) 1999 by W.Sirichote */＃i nclude c:\mc5151io.h /* include i/o header file */ ＃i nclude c:\mc5151reg.hregister unsigned char j,flag1,temp; register unsigned int cw_n,ccw_n;unsigned char step[8]={0x80,0xc0,0x40,0x60,0x20,0x30,0x10,0x90} #define n 400/* flag1 mask byte 0x01 run cw() 0x02 run ccw() */main(){ flag1=0; serinit(9600); disable(); /* no need timer interrupt */ cw_n = n; /* initial step number for cw */ flag1 |=0x01; /* initial enable cw() */while(1){ { tick_wait(); /* wait for 10ms elapsed */energize(); /* round-robin execution the following tasks every 10ms */ cw(); ccw(); } }}cw(){ if((flag1&0x01)!=0) { cw_n--; /* decrement cw step number */ if (cw_n !=0) j++; /* if not zero increment index j */ else {flag1&=~0x01; /* disable cw() execution */ ccw_n = n; /* reload step number to ccw counter */ flag1 |=0x02; /* enable cww() execution */ } }
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶：boyaboy
有N個(gè)城市，編號(hào)為0、1…N-1，每個(gè)城市之間的路徑長(zhǎng)度保存在二位數(shù)組a中，如a[i][j]表示城市i與城市j的路徑長(zhǎng)度。求某個(gè)城市到其余城市的最短路徑。
標(biāo)簽： 城市
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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車(chē)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。考慮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(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
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。考慮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(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
C++Primer中文版 第三版 深入系列 Primer 第三版 著 中中文文版版潘愛(ài)民張麗譯 Addison-Wesley 中國(guó)電力出版社 www.infopower.com.cn Stanley B Lippman J o s é e L a j o i e
標(biāo)簽： Primer Addison-Wesley infopower www
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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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
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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使用說(shuō)明 使用時(shí)打開(kāi)此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實(shí)現(xiàn)精確的車(chē)牌定位。 具體步驟 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。考慮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(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
標(biāo)簽： pic 使用說(shuō)明 目錄
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：851197153
問(wèn)題描述 設(shè)有n種不同面值的硬幣，各硬幣的面值存于數(shù)組T[1:n]中。現(xiàn)要用這些面值的硬幣來(lái)找錢(qián)，可以實(shí)用的各種面值的硬幣個(gè)數(shù)不限。當(dāng)只用硬幣面值T[1],T[2],…,T[i]時(shí)，可找出錢(qián)數(shù)j的最少硬幣個(gè)數(shù)記為C(i,j)。若只用這些硬幣面值，找不出錢(qián)數(shù)j時(shí)，記C(i,j)=∞。 編程任務(wù) 設(shè)計(jì)一個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，對(duì)1≤j≤L，計(jì)算出所有的C( n,j )。算法中只允許實(shí)用一個(gè)長(zhǎng)度為L(zhǎng)的數(shù)組。用L和n作為變量來(lái)表示算法的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜性 數(shù)據(jù)輸入 由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1行中有1個(gè)正整數(shù)n（n<=13），表示有n種硬幣可選。接下來(lái)的一行是每種硬幣的面值。由用戶輸入待找錢(qián)數(shù)j。 結(jié)果輸出 程序運(yùn)行結(jié)束時(shí)，將計(jì)算出的所需最少硬幣個(gè)數(shù)輸出到文件output.txt中。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2016-07-28
上傳用戶：yangbo69
function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 ％ Exponent for U max_iter = 100 ％ Max. iteration min_impro =1e-5 ％ Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end
標(biāo)簽： data function Exponent obj_fcn
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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Visual Studio 6.0是Microsoft公司推出的一個(gè)可視化應(yīng)用程序集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE Integrate Develop Environment）。 Visual Studio IDE不僅支持Visual C++，還支持Visual Basic、Visual J++、Visual InterDev等Microsoft系列開(kāi)發(fā)工具。 本簡(jiǎn)介介紹了通過(guò) ActiveX Automation 接口顯示 AutoCAD 對(duì)象以及使用 Visual Basic for Applications 編程環(huán)境對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行編程的相關(guān)概念。
標(biāo)簽： Visual Studio Environment Microsoft
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：sjyy1001
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