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自動預(yù)警系統(tǒng)

  • 使用MATLAB對DSB-AM進行仿真:雙邊帶幅度調制的過程以及對其中所包含的對信號的頻譜分析都可以通過MATLAB中的M語句及相關函數來實現。假如信號m(t)=cos(m)以dsb-am方式調制載波

    使用MATLAB對DSB-AM進行仿真:雙邊帶幅度調制的過程以及對其中所包含的對信號的頻譜分析都可以通過MATLAB中的M語句及相關函數來實現。假如信號m(t)=cos(m)以dsb-am方式調制載波c(t)=cos(20*pi*t),所的信號為y(t),并將采樣頻率定為 fs=100Hz,則可在MATLAB中設計程序對該幅度調制的結果進行仿真,繪制已調信號波形和頻譜分析。

    標簽: MATLAB DSB-AM dsb-am cos

    上傳時間: 2013-12-30

    上傳用戶:JIUSHICHEN

  • 一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法

    一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,  本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,通過分析圖像經離散小波變換后細 節子帶系數的特性,把細節子帶系數的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應地修改圖像小波分解后某些細節 子帶的系數值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應地嵌入水印信息,實現了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時,水印的提取無須求助于原圖像,很好的實現了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實際意義的二值圖像. 實 驗結果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強的魯棒 性,同時對直方圖均衡化、對比度調整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.

    標簽: 水印 盲水印 算法

    上傳時間: 2017-08-30

    上傳用戶:陽光少年2016

  • 科學圖形計算器 Mathlab 數學(專業版) v4.14.159

    Mathlab發行的圖形計算器應用于安卓設備的高品質顯示屏上,對用戶來說,計算更加清晰易懂且一目了然。這個程序有兩大優勢:首先,它不僅是一個精細的科學計算器,而且更重要的是,它在您輸入過程中顯示計算步驟,可以讓學生觀看和學習如何得出最終答案。第二,它的圖形顯示能力超乎尋常!不僅計算器顯示圖精美,而且會自動并顯示生成x和y的值。本軟件適用于Android平臺專業版的功能* 3D圖形* 全屏* 9的工作區域* 保存常量和函數庫* 不要求因特網* 沒有廣告科學計算器* 算術表達式 +, - ,*,/,÷* 平方根,立方和多次方根 (保持‘√’密鑰)* 指數,對數 (ln,log)* 三角函數sin π/2,cos 30°,...* 雙曲線函數:正弦,余弦,正切,...(按“e”鍵切換)* 反函數(按直接功能鍵)* 復數,所有功能都支持復數* 導數 sin x' = cos x,... (按 x^n 鍵)* 科學記數法(在菜單中啟用)* 百分比模式* 保存/載入歷史圖形計算器* 多種功能繪圖* 隱函數的第二度(橢圓 2x^2+3y^2=1,等等)* 極性圖 (r=cos2θ)* 參數函數,輸入新線 (x=cos t,y=sin t)* 功能根和交叉點的圖表,請點選的傳說開啟和關閉(左上角),使用菜單顯示為一個列表* 圖交叉口 (x^2=x+1)* 跟蹤函數值和斜坡* 滾動和縮放圖表* 捏放大* 橫向全屏圖* 函數表* 保存為圖像圖形* 表保存為 CSV分數計算器* 簡單和復雜的分數 1/2+1/3=5/6* 混合數字時,使用空格輸入值 3 1/2代數計算器* 線性方程 x+1=2 -> x=1* 二次方程 x^2-1= 0 -> x=-1,1* 較高多項式近似根* 系統線性方程組,每行寫一個方程式,x1+x2=1,x1-x2=2* 多項式長除法* 多項式展開,多項式展開,因式分解矩陣計算器* 矩陣和向量運算* 點擊點積 (按住*),多種功能的圖形* 行列式,逆,規范,移調,跟蹤庫自定義* 用戶定義的常量和函數* 保存/加載表達式

    標簽: 圖形計算器 Mathlab

    上傳時間: 2021-12-12

    上傳用戶:XuVshu

  • 神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

    神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內存,并且采用柵 格法進行路徑規劃,其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡,其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入,神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網絡的權值隨機地賦值 , 其后接下式進行學 習: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經元 1在t時刻對 應的權值 ;a(∽ 謂整系 數 ; (『l網絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ,如果神 經元 的數量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 .節點就會表示更多的區域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義,在每個學習階段的結柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應該采用較少的網絡 節點升 始學習,逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習,自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構,可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息.如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中,可采用人】:神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ,足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息,在盡可能短的時問內

    標簽: 神經網絡 智能機器人 導航

    上傳時間: 2022-02-12

    上傳用戶:qingfengchizhu

  • 智能家居的標準與協議

    家 庭 總 線 是 智 能 家 居 實 現 的 重 要 基 礎 . 是 住 宅 內 部 的 神 經 系 統 . 其 主 要 作 用 是 連 接 家 中的各 種 電子 、 電氣 設 備 . 負責 將 家 庭 內 的 各 種 通 信 設 備 ( 包 括 安 保 、 電話 、 家 電 、 視 聽 設 備 等 )連 接 在 一 起 . 形 成 一 個 完 整 的家 庭 網 絡 。 日 本 是 較 早 推 動 智 能 家 居 發 展 的 國 家 之 一 , 它 較 早 地 提 出 了 家庭 總線 系統 (H O m e B u S S Y S t e m , 簡稱H B S ) 的概念 . 成 立 了 家庭 總線 (H B S )研 究會 . 并 在 郵政省和 通 產 省 的指 導 下 組 成 了H B S 標 準委 員 會 , 制定 了 日 本 的H B s 標 準 。 按 照 該 標 準 , H B S 系統 由一 條 同 軸 電 纜 和 4 對 雙 絞 線 構 成 , 前 者 用 于 傳 輸 圖 像 信 息 . 后者 用 于 傳輸語 音 、 數據及 控制信 號 。 各 類家用 設 備 與 電氣 設 備 均 按 一 定 方式 與H B S 相 連 , 這 些 電氣設 備 既 可 以在 室 內進 行 控制 . 也 可 在異地 通 過 電話進行 遙 控 。 為適 應 大型 居住社 區 的需 要 , 1 9 8 8 年年初 , 日 本住 宅信息 化推進協會 又 推 出 了 超級 家庭總 線 (S u p e r H0 m e B u s S y s t e m , 簡 稱S - H B S ) , 它適 用 于 更 大 的范 圍 . 因 為一 個S - H B s 系統可 掛接 數千個家庭 內部 網 。 家庭 智能化要 求諸 多家 電和 網絡能夠彼此 相容 . 總線協 議是 其精髓 所 在 , 只 有接 E l 暢通 , 家 電才能 “ 聽懂 ” 人 發 出的指令 , 因此 總線標準 的物理 層 接 口 形 式 是 智能 家居 亟 待解決 的重 要 問題 之 一 。 目前 比 較成型 的總線標 準 協 議 主 要 是 美 國公 司 提 出 的 , 包 括E c h e l o n 公 司 I)~L o n W o r k s 協議 、 電子 工 業 協 會 (E I A ) 的C E 總線協 議 (C EB u S ) 、 S m a r t Ho u s e L P 的智 能屋 協 議 和×一 1 0 公 司 的X 一 1 0 協 議等。 這 些 協 議 各 有 優 劣 。

    標簽: 智能家居

    上傳時間: 2022-03-11

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  • 基于STM32的智能盆栽遠程監控澆水裝置設計

    針 對 日 常 生 活 中 人 們 熱 衷 于 盆 栽 種 植 但 又 因 工 作 繁 忙 而 忘 記 澆 水 導 致 盆 栽 枯 死 的 問 題 , 本 文 提出 采 用 STM32 作 為 系 統 主 控 芯 片 , 構 建 一 個 “ 手 機 APP + 現 場 傳 感 器 控 制 ” 的 智 能 監 控 種 植 系 統 。 通 過 對 指 定植 物 種 植 環 境 的 溫 度 、 濕 度 數 據 進 行 統 計 分 析 , 能 實 現 自 動 澆 灌 、 調 整 光 照 、 遠 程 告 警 及 無 線 監 控 等 功 能 , 最 終實 現 盆 栽 智 能 種 植 , 為 盆 栽 種 植 愛 好 者 提 供 便 利 。 本 系 統 設 計 具 有 簡 單 、 實 用 性 強 、 可 靠 性 高 等 特 點 。

    標簽: stm32 智能盆栽 遠程監控

    上傳時間: 2022-04-28

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  • 自適應天線原理

    自適應天線原理

    標簽: 天線

    上傳時間: 2013-07-04

    上傳用戶:eeworm

  • 微型自鎖按鍵

    微型自鎖按鍵

    標簽: 自鎖 按鍵

    上傳時間: 2013-07-22

    上傳用戶:eeworm

  • 自復保險絲

    自復保險絲

    標簽: 自復保險絲

    上傳時間: 2013-08-05

    上傳用戶:eeworm

  • 電子技術(電工學Ⅱ)典型題解析及自測試題

    電子技術(電工學Ⅱ)典型題解析及自測試題

    標簽: 電子技術 典型 電工學 自測試

    上傳時間: 2013-06-14

    上傳用戶:eeworm

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