提出了一種基于Surendra改進的運動目標檢測算法,通過對背景更新系數的改進,獲取穩定準確的背景,再將背景幀與含運動區域的圖像幀用差分運算獲得運動目標圖像。實驗結果表明,該算法能夠較快反應環境的變化,準確地獲得背景圖像,提高運動目標檢測的準確性。
標簽: Surendra 運動目標 檢測算法
上傳時間: 2013-11-19
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對傳統混合高斯背景模型作了改進,消除了緩慢運動目標對背景模型的影響,其中提出了目標間差分方法區分出前后幀變化區,對不同區域采用不同的學習權重更新策略。通過實驗證明,該改進算法提高了背景模型的健壯性,在跟蹤系統中獲得較好效果。
標簽: 高斯模型 運動目標跟蹤
上傳時間: 2015-01-03
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以SPI總線技術為基礎,用微控制器S3C2450X和電平轉換芯片MAX3088設計了一個RS-422接口電路,將SPI單端非平衡傳輸信號轉換為RS-422差分信號。在保證SPI同步傳輸的高效性和高速性的同時,還增強了信號的抗干擾能力。 主要使用9 個信號主機輸入G從機輸出C 主機輸出從機輸入 串行時鐘C 或外設片選或從機選擇信號由從機在主機的控制下產生信號用于禁止或使能外設的收發功能為高電平時\" 禁止外設接收和發送數據為低電平時\" 允許外設接收和發送數據! 圖1 所示是微處理器通過與外設連接的示意圖!
標簽: SPI 422 RS 總線
上傳時間: 2014-03-21
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LonWorks 開發技術是用于開發監控網絡系統的一個完整的技術平臺。介紹了神經元芯片的基本結構及I / O 配置,神經元芯片可提供單端、差分和特殊應用模式3 種網絡通信方式,便于現場工業設備的聯網通信。分析了電力線收發器PLT-22 的應用,硬件電路由電力線收發器PLT-22、神經元芯片和MAX186 組成,軟件采用Neuron C 專門為神經元芯片設計的程序語言編寫,給出了程序流程圖及關鍵的程序代碼。實際應用表明:基于LonWorks 電力線收發器PLT-22 智能數據測控節點通信性能好,電力網絡能夠用于控制數據的傳輸。關鍵詞: LonWorks; 神經元芯片; 電力線收發器PLT-22; MAX186; Neuron C
標簽: LON PLT 22 現場總線技術
上傳時間: 2013-10-27
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學習CFD的基礎教程,含有各種差分格式和高精度本質無振蕩算法源程序。
標簽: CFD 基礎教程
上傳時間: 2015-03-03
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Tiny Encrytion Algorithm壓縮速度快,抗差分攻擊力強
標簽: Encrytion Algorithm Tiny 速度
上傳時間: 2015-04-04
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這是一個ATMEGA16單片機進行AD轉換的源程序代碼,包刮單通道和差分轉換兩種情況,歡迎大家下載。
標簽: ATMEGA 16 AD轉換 單片機
上傳時間: 2015-04-14
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用JAVA語言編寫,包括PSO(Particle swarm optimization, 中文譯名為粒子群優化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文譯名為差分進化或差異演化)等算法,有一些不帶約束和帶約束的算例(如Michelawicz的幾個問題)。使用說明見usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注釋。
標簽: JAVA 語言 編寫
上傳時間: 2014-01-06
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ex020100 信號合成 ex020200 信號合成 ex020300 復數序列的信號合成 ex020400 奇偶合成 ex020500 卷積計算 ex020600 卷積的圖解 ex020700 卷積計算 ex02070b 卷積計算 ex020800 互相關計算 ex020700 卷積計算 ex020900 解差分方程 ex021000 解差分方程
標簽: ex 020100 020200 020300
上傳時間: 2014-01-21
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生成三維模型異常體填充文件,可以用于有限差分法的電導率值填充,主要用于建立非均勻模型
標簽: 三維模型
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