專輯類----傳感器專輯 NTC、PTC溫度傳感器工作原理-46頁-3.7M.rar
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專輯類----單片機專輯 單片機實用技術（整機設計、多機通信、實用技術）229頁-8.0M.rar
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華為WCDMA全網解決方案:本章首先介紹WCDMA系統不同版本之間演進過程，使讀者對WCDMA制式有總體的認識；接著從具體的網絡建設角度出發，介紹了華為WCDMA全網解決方案。 10.1 WCDMA演進概述 10.1.1 標準進展概述 WCDMA技術從出現以來逐漸演進發展為R99/R4/R5/R6等多個階段，其中R99協議于2000年3月(3GPP官方說法是1999年12月)凍結功能，經過兩年時間的完善，協議已經成熟；R4協議于2001年3月凍結功能，協議已經穩定。R5協議于2002年3月 （部分功能6月）凍結功能。R6協議預計在2004年12月左右凍結功能。 圖10-1 3G協議的發展趨勢 WCDMA系統相對于GSM網絡和GPRS網絡來說，一個最重要的變化就是無線網絡的改變。WCDMA網絡中，使用無線接入系統RAN來取代了GSM中的基站子系統BSS。 R99版本的WCDMA核心網從網絡形態上來說，可以看作是GSM的核心網絡和GPRS的核心網絡的組合。也即R99的核心網絡分為電路域和分組域。電路域與GSM的核心網構造基本相同，分組域與GPRS的核心網構造基本相同。 R4版本的核心網絡相對于R99版本來說，最大的變化就在于R99核心網電路域中MSC網元的功能在R4版本中由MSC Server和MGW來完成。其中MSC Server處理信令，MGW處理話音。分組域沒有什么變化。具體可參見第三章系統結構的相關內容。 R4協議的核心網絡具有TDM和IP兩種組網方式。采用TDM方式組網時，R4網絡的網絡規劃建設與R99網絡有不少相近之處。比如在建設匯接網絡、信令網絡等方面，很多考慮都是相同的。采用IP方式組網的時候，R4的網絡規劃建設則與R99有了不小的區別。 R5版本的核心網絡相對于R4版本來說，多了一個IMS（IP多媒體子系統）域，增加了相應的設備和接口；電路域和分組域的網絡結構則沒有什么大變化。同時由于網絡功能的增強，部分設備功能也進行了升級。
上傳時間： 2013-07-24
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OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題，覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理，范例實用、豐富，理論結合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學（morhing functions） 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
上傳時間： 2013-07-18
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