本程序是根据jacobi旋转法求实对称矩阵的全部特征值和特征向量
上传时间： 2014-07-22
上传用户：talenthn
特征值计算的几种算法，包括所有源程序，请多多指教！
上传时间： 2014-01-12
上传用户：lanjisu111
偏最小二乘程序 标准化 求矩阵的最大特征值及对应特征向量
上传时间： 2017-09-06
上传用户：yuchunhai1990
雅可比法计算特征向量程序雅可比过关法求实对称矩阵特征值与特征向量
上传时间： 2014-01-14
上传用户：杜莹12345
矩阵特征值计算，方法为幂法，包含实验报告和源代码
上传时间： 2014-01-08
上传用户：ryb
本书作者用摄动理论和向后误差分析方法系统地论述代数特征值问题以及有关的线性代数方程组、多项式零点的各种解法，并对方法的性质作了透彻的分析。
上传时间： 2021-11-04
上传用户：nhhrzh
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-04-24
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涡流无损检测技术作为五大常规无损检测技术之一，不仅能够探测导体表面的涂层厚度，材料成分，组织状态以及某些物理量和机械量，还能检测材料或构件中是否有缺陷并判断缺陷的形状、大小、分布、走向。脉冲涡流无损检测技术因其激励信号的频域特点，具有有效率高，检测准确的特性，因而有着广泛的应用前景。 用无损检测方法进行钢铁材质检测的研究工作取得了大量成果，然而对于钢材及其制品的混料、硬度和裂纹质量检测还存在许多难题，如用传统检测方法检测齿轮毛坯的硬度效果不够理想，而且人工记录方法较慢。 本文以涡流检测技术理论为基础，系统地分析了脉冲涡流检测的基本理论。在此基础上设计了一套用于检测钢铁材硬度的脉冲涡流检测仪器。该脉冲涡流检测系统可分为硬件、软件两个子系统。整个系统由激励源、涡流传感器、数据处理、结果显示这四个主要部分组成。在涡流探伤中，影响涡流的因素很多，产生大量噪声使得信号分析相对困难。系统以FPGA为开发平台，使得信号激励和信号的采集可以在同一电路中实现，从而提高了信号处理的精确性，接着利用主成分分析方法去除噪音，提取信号的特征值，建立回归方程，利用最小二乘法实现对钢铁材质硬度的测量。实验结果表明，以FPGA为开发平台，采用脉冲涡流激励的方式及相关的脉冲涡流的主成分分析处理方法，使钢铁材质硬度的判别准确率有了很大提高。
上传时间： 2013-04-24
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将正数n插入一个已整序的字数组的正确位置。算法: 将数组中数逐个与N比较,Si为指针若N<Ki,则Ki下移一个单元若NKi,则插在Ki的下一个单元,并结束临界条件:若NKn,则插入Kn的下一个单元若N<K1,则K1~Kn后移一个单元, N插在第一个单元循环控制:计数控制元素个数=((字末地址－字首地址) / 2) +1 字数 = (字节末地址－字节首地址) +1 字节数地址边界控制结束地址为ARRAY_HEAD特征值控制: 表示结束条件的值
上传时间： 2013-12-26
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