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  • 基于verilog HDL的自動售貨機控制電路設計: 可以對5種不同種類的貨物進行自動售貨,價格分別為A=1.00,B=1.50,C=1.80,D=3.10,E=5.00 。售貨機可以接受1元,5角

    基于verilog HDL的自動售貨機控制電路設計: 可以對5種不同種類的貨物進行自動售貨,價格分別為A=1.00,B=1.50,C=1.80,D=3.10,E=5.00 。售貨機可以接受1元,5角,1角三種硬幣(即有三種輸入信號IY,IWJ,IYJ),并且在一個3位7段LED(二位代表元,一位代表角)顯示以投入的總錢數,最大9.90元,如果大于該數值,新投入的硬幣會退出,選擇貨物的輸入信號Ia,Ib,Ic,Id,Ie和一個放棄信號In,輸出指示信號為 Sa, Sb ,Sc ,Sd, Se 分別表示售出相應的貨物,同時輸出的信號yuan, jiao代表找零,相應每個脈沖代表找零相應的硬幣,上述輸入和輸出信號均是一個固定寬度的脈沖信號。

    標簽: verilog 1.00 1.50 1.80

    上傳時間: 2016-07-12

    上傳用戶:lanwei

  • 里面有相應的hpunix(HP-UX hpl1000 B.11.00 U 9000/800 (tb)),linux(Red Hat Linux release 9 Kernel 2.4.20-8),w

    里面有相應的hpunix(HP-UX hpl1000 B.11.00 U 9000/800 (tb)),linux(Red Hat Linux release 9 Kernel 2.4.20-8),windows的頭文件、庫文件,還有相應的demo程序

    標簽: release hpunix Kernel HP-UX

    上傳時間: 2015-01-06

    上傳用戶:cursor

  • b/s模式的集新聞發布、管理與一體的新聞發布系統

    b/s模式的集新聞發布、管理與一體的新聞發布系統,可以發布多個圖片的新聞,并且可以很好的排版頁面顯示的格式;每一篇新聞都可以有自己的關鍵字來描述,說明該新聞的主要內容,并且可以關聯該新聞內容相似的新聞,新聞還可以無限分類 前臺是不需要認證的,是供網站的訪問者訪問的,主要完成了以下功能: 1. 新聞瀏覽 2. 新聞查詢 3. 相關新聞自動鏈接 4. 新聞評論 5. 新聞主頁 6. 新聞訪問次數統計 7. 新聞分類列表 后臺主要是方便管理員和新聞發布員管理和發布新聞的,主要有以下功能: 1. 新聞主要版面的定義,修改,刪除 2. 新聞次要版面的定義,修改,刪除 3. 新聞的發布,修改,刪除,審核狀態的更改 4. 新聞系統的用戶的管理 5. 新聞系統用戶的密碼修改 6. 新聞日志記錄 7. 新聞數據統計 8. 系統郵件功能 9. 系統使用說明 系統管理:admin/login.jsp 用戶名:administrator 用戶密碼:123456

    標簽: 模式 新聞 發布 新聞發布系統

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:wangchong

  • 98年全國大學生數學建模競賽B題“水災巡視問題”

    98年全國大學生數學建模競賽B題“水災巡視問題”,是一個推銷員問題,本題有53個點,所有可能性大約為exp(53),目前沒有好方法求出精確解,既然求不出精確解,我們使用模擬退火法求出一個較優解,將所有結點編號為1到53,1到53的排列就是系統的結構,結構的變化規則是:從1到53的排列中隨機選取一個子排列,將其反轉或將其移至另一處,能量E自然是路徑總長度。具體算法描述如下:步1: 設定初始溫度T,給定一個初始的巡視路線。步2 :步3 --8循環K次步3:步 4--7循環M次步4:隨機選擇路線的一段步5:隨機確定將選定的路線反轉或移動,即兩種調整方式:反轉、移動。步6:計算代價D,即調整前后的總路程的長度之差步7:按照如下規則確定是否做調整:如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進行調整步8:T*0.9-->T,降溫

    標簽: 大學生 數學建模 巡視 競賽

    上傳時間: 2015-03-14

    上傳用戶:himbly

  • 1. Matrix-chain product. The following are some instances a) <3, 5, 2, 1,10> b) <2, 7, 3,

    1. Matrix-chain product. The following are some instances a) <3, 5, 2, 1,10> b) <2, 7, 3, 6, 10> c) <10, 3, 15, 12, 7, 2> d) <7, 2, 4, 15, 20, 5>

    標簽: Matrix-chain following instances product

    上傳時間: 2014-11-28

    上傳用戶:731140412

  • 編寫一個用SOR法解方程組Ax=b的計算機程序

    編寫一個用SOR法解方程組Ax=b的計算機程序,其中 要求程序中不存系數A,分別對不同的階數(例如n=15,80)取w=1.7,1.8,1.9,進行迭代,記錄近似解 達到 時所用迭代次數k,觀察松弛因子對收斂速度的影響。

    標簽: SOR Ax 編寫 方程

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:wcl168881111111

  • Problem B:Longest Ordered Subsequence A numeric sequence of ai is ordered if a1 < a2 < ... &l

    Problem B:Longest Ordered Subsequence A numeric sequence of ai is ordered if a1 < a2 < ... < aN. Let the subsequence of the given numeric sequence (a1, a2, ..., aN) be any sequence (ai1, ai2, ..., aiK), where 1 <= i1 < i2 < ... < iK <= N. For example, sequence (1, 7, 3, 5, 9, 4, 8) has ordered subsequences, e. g., (1, 7), (3, 4, 8) and many others. All longest ordered subsequences are of length 4, e. g., (1, 3, 5, 8).

    標簽: Subsequence sequence Problem Longest

    上傳時間: 2016-12-08

    上傳用戶:busterman

  • 一﹑指標要求:. A: f5 b G A( d8 n   (1)設計一個4位十進制的頻率計其測量范圍1Hz~9.999KHz;6 N3 G8 k( U- @ n* A   (2)記數過程結束

    一﹑指標要求:. A: f5 b G A( d8 n   (1)設計一個4位十進制的頻率計其測量范圍1Hz~9.999KHz;6 N3 G8 k( U- @ n* A   (2)記數過程結束后,保存并顯示結果;

    標簽: 9.999 KHz f5 d8

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:妄想演繹師

  • 車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的

    車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。

    標簽: 1.24 256 圖像 閾值

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:懶龍1988

  • 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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-G

    1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。

    標簽: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:songrui

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