亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频

蟲蟲首頁| 資源下載| 資源專輯| 精品軟件
登錄| 注冊

YH93型機(jī)械式翻箱機(jī)

  • 在室內環境中可結合式子母機器人系統

    在室內環境中可結合式子母機器人系統,子機為一多功能平臺,可放置各種家庭所需之設備,而母機為一輪式機器人,經由兩者的結合,可提供高機動性與多功能的服務。在結合的技術面,傳統的吸塵器機器人與充電站之間的導航系統使用紅外線感測作為依據,當兩者間有障礙物阻擋時,紅外線感測器導航系統將會失效。因此本系統利用聲源方向做為機器人決定移動方向的依據,由於聲波傳遞的特性,即使在有障礙物的情況下,依然可以有效地偵測。此外,在移動的過程中,本系統利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔;若發現前方有障礙物,則啟動避障策略,用有效的方式繼續往目標移動。最後,當母機接近子機時,可根據多種紅外線感測器資訊進行子母機器人的結合,結合成功後,母機將可搭載子機成為一自由行動之機器人。

    標簽: 系統

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:mhp0114

  • 矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點的灰度值

    矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點的灰度值,即亮度值。 由于g (i, j)代表該點圖像的光強度(亮度),而光是能量的一種形式,故g (i, j)必須大于零,且為有限值,即: 0<=g (i, j)<2n。 用g (i, j)的數值來表示(i, j)位置點上灰度級值的大小,即只反映了黑白灰度的關系。 數字化采樣一般是按正方形點陣取樣的,

    標簽: 元素 矩陣 像素 圖像

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:lunshaomo

  • void Knight(int i , int j) { // printf("%d %dn",i,j) if (board[i][j] != 0 || i < 0 || i >=

    void Knight(int i , int j) { // printf("%d %dn",i,j) if (board[i][j] != 0 || i < 0 || i >= Size || j < 0 || j >= Size ) { return } step++ board[i][j]=step if (step == Size*Size) { showboard() system("PAUSE") return } //DFS Knight(i-2,j-1) //left Knight(i-2,j+1) Knight(i+2,j-1) //right Knight(i+2,j+1) Knight(i-1,j-2) //up Knight(i+1,j-2) Knight(i+1,j+2) //down Knight(i-1,j+2) // board[i][j]=0 step-- }

    標簽: int Knight printf board

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:cxl274287265

  • NSA2860應用手冊

    NSA2860是一顆高集成度的用于阻式或者電壓型傳感器例如阻式壓力傳感器,熱電偶,RTD等傳感器信號調理和變送輸出的專用芯片。由于NSA2860集成度較高,應用場合多樣性,本文將詳細介紹其硬件外圍電路,使用戶能夠有針對性的了解各種典型應用。

    標簽: nsa2860

    上傳時間: 2021-11-22

    上傳用戶:

  • AT89C2051驅動步進電機的電路和源碼

    AT89C2051驅動步進電機的電路和源碼:AT89C2051驅動步進電機的電路和源碼 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 */ } }

    標簽: C2051 2051 89C AT

    上傳時間: 2013-11-21

    上傳用戶:boyaboy

  • 算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見

    算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見,主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算,嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時,矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法(全選主元)求逆的步驟如下: 首先,對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步: 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素,并記住次元素所在的行號和列號,在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k 最后,根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復,恢復的原則如下:在全選主元過程中,先交換的行(列)后進行恢復;原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復。

    標簽: 算法 矩陣求逆 程序

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:wang5829

  • 有N個城市

    有N個城市,編號為0、1…N-1,每個城市之間的路徑長度保存在二位數組a中,如a[i][j]表示城市i與城市j的路徑長度。求某個城市到其余城市的最短路徑。

    標簽: 城市

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:徐孺

  • HMM(Hidden Markov Model)

    HMM(Hidden Markov Model),狀態數目N=3,觀察符號數目M=2,時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、和起始機率 ,求觀察序列 出現的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求一個狀態序列 使得O出現的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求新的A、B、 ,使得O出現的機率最大。

    標簽: Hidden Markov Model HMM

    上傳時間: 2014-08-28

    上傳用戶:heart520beat

  • 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??紤]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

主站蜘蛛池模板: 屯留县| 梧州市| 乐陵市| 信宜市| 双鸭山市| 彭泽县| 张家界市| 巨鹿县| 扶沟县| 桂东县| 汾阳市| 两当县| 宜宾市| 庆云县| 德庆县| 绥阳县| 汉寿县| 墨江| 朝阳区| 龙泉市| 开鲁县| 咸阳市| 铜山县| 孝感市| 潜山县| 西青区| 峨边| 安仁县| 宝坻区| 前郭尔| 行唐县| 建阳市| 铜川市| 桂平市| 万山特区| 盱眙县| 石柱| 康平县| 莱芜市| 涿州市| 安庆市|