将魔王的语言抽象为人类的语言：魔王语言由以下两种规则由人的语言逐步抽象上去的：α-〉β1β2β3…βm ；θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 设大写字母表示魔王的语言，小写字母表示人的语言B-〉tAdA，A-〉sae，eg：B(ehnxgz)B解释为tsaedsaeezegexenehetsaedsae对应的话是：“天上一只鹅地上一只鹅鹅追鹅赶鹅下鹅蛋鹅恨鹅天上一只鹅地上一只鹅”。(t-天d-地s-上a-一只e-鹅z-追g-赶x-下n-蛋h-恨)
上传时间： 2013-12-19
上传用户：aix008
本代码为编码开关代码，编码开关也就是数字音响中的 360度旋转的数字音量以及显示器上用的（单键飞梭开 关）等类似鼠标滚轮的手动计数输入设备。 我使用的编码开关为5个引脚的，其中2个引脚为按下 转轮开关（也就相当于鼠标中键）。另外3个引脚用来 检测旋转方向以及旋转步数的检测端。引脚分别为a,b,c b接地a，c分别接到P2.0和P2.1口并分别接两个10K上拉 电阻，并且a，c需要分别对地接一个104的电容，否则 因为编码开关的触点抖动会引起轻微误动作。本程序不 使用定时器，不占用中断，不使用延时代码，并对每个 细分步数进行判断，避免一切误动作，性能超级稳定。 我使用的编码器是APLS的EC11B可以参照附件的时序图 编码器控制流水灯最能说明问题，下面是以一段流水 灯来演示。
上传时间： 2017-07-03
上传用户：gaojiao1999
【问题描述】 在一个N*N的点阵中，如N=4,你现在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通过上、下、左、右四种移动方法，在迷宫内行走，但是同一个位置不可以访问两次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑数字A[1..4]分别表示迷宫第I列中需要访问并仅可以访问的格子数。右边一行加下划线数字B[1..4]则表示迷宫第I行需要访问并仅可以访问的格子数。如图中带括号红色数字就是一条符合条件的路线。 给定N，A[1..N] B[1..N]。输出一条符合条件的路线，若无解，输出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分别表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【输入格式】 第一行是数m (n < 6 )。第二行有n个数，表示a[1]..a[n]。第三行有n个数，表示b[1]..b[n]。 【输出格式】 仅有一行。若有解则输出一条可行路线，否则输出“NO ANSWER”。
标签： 点阵
上传时间： 2014-06-21
上传用户：llandlu
实验源代码 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("请输入矩阵第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可传递闭包关系矩阵是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元关系的可传递闭包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("请输入矩阵的行数 i: "); scanf("%d",&k); 四川大学实验报告 printf("请输入矩阵的列数 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上传时间： 2016-06-27
上传用户：梁雪文以
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
上传用户：Aa123456789
近些年来，云计算与移动云计算迅速发展，随之而来出现的问题是由于智能终端的数量和处理器计算能力能力的增加，越来越多的计算密集型应用应用被卸载到云端，这样就给核心网络造成很大的负载，从而不能满足那些对延迟敏感的应用，所以移动边缘计算就因此产生。它通过将计算、存储等资源部署在网络的边缘，能快速地处理任务并传输。但是由于用户终端的移动性，需要考虑的一个很重要的问题就是当服务厥量受到位置影响时应当采取什么措施。合理的计算切换能够很好地解决这个问题。在移动边缘计算中，什么时候进行计算切换以及切换到哪里是切换问题的关键。本文研究了计算切换的具体过程、影响计算切换的因素及管理体系，提出了计算切换的管理框架。在考虑任务完成时间、移动终端能耗和任务完成成本这些因素影响的基础上并根据切换管理的框架和具体的判决准则，提出了简单加权法、熵值法和基于理想解排序的这三种多属性决策计算切换筧法。最后在实验部分对这三种多属性决策计算切换算法进行仿真实验，在根据实验结果对三种算法的性能进行分析，然后再研究计算量与数据量变化对算法性能的影响。实验结果表明：采用多属性切换决策的方法要优于不切换和总是发生切换的决策，并且在多属性决策的方法中，班想解排序的方法要优于简单加权法和值法，并且任务的完成时间、移动终端能耗、和任务的执行成本随着终端移动速度的增大而有明显减少，说明基于阈值的判决准则和多属性切换决策算法适用于移动边缘计算中的计算切换。关键词：移动边缘计算：计算切换：判决准则；多属性决策
标签： 移动边缘计算
上传时间： 2022-03-11
上传用户：ttalli
建模、控制算法研究以及仿真试验都是燃气轮机研制过程中必不可少的环节，本文针对三者展开研究首先，采用容积惯性法代替牛顿-拉普逊法建立三轴燃气轮机非线性动态模型，并考虑变比热、引气与冷却等环节，通过与试车数据比较验证了所建模型具有良好的仿真精度。采用容积惯性法不但提高了模型的实时性，并且动态过程更接近真实燃气轮机运转状态。分析了容积惯性法建模中低转速阶段仿真时出现的参数振荡现象产生的原因，通过增加低转速特性数据消除了参数振荡，并提出了一种基于指数平衡与样条拟合的外推方法来获得低转速特性数据。通过低压压气机特性数据外推计算与分析，证明了该外推方法具有较好的准确性。然后，针对重型燃气轮机非线性强、惯性大和负载多变等特点，提出了一种基于深度信念网络的自适应控制器。该控制器结合了深度信念网络和传统PD控制器，其中深度信念网络作用是在线调整PID参数，而传统PD控制器负责控制量的计算与输出。通过数字仿真，验证了该控制器满足燃气轮机转速控制的要求，并且具有良好的自适应性，在燃气轮机不同工况下，能够对其转速进行准确控制，使得系统快速响应的同时无超调量。最后，针对燃气轮机硬件在环仿真平台的需要，设计了一种能够采集并模拟多种范围电压、电流与频率信号的接口模拟器。搭建了燃气轮机硬件在环控制平台，在试验前对接口模拟器以及控制器进行了标定与平台的实时性验证。在已有的控制器上，完成了基于RIX作系统的多任务嵌入式控制系统开发。通过硬件在环试验，进一步验证了本文设计的控制器具有良好的控制效果与较强的自适应能力关键词：燃气轮机，容积惯性，建模，仿真，自适应控制，深度信念网络，硬件在环
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-14
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本论文所涉及的电源管理方案来源于与台湾某上市公司的横向合作项目，在电源管理产品朝着低功耗、高效率和智能化方向发展的形势下，论文采用了一种开关电源与低压降（LDO）线性电压调节器结合应用的集成方案，即将LDO作为升压型电源管理芯片的内部供电模块。按照方案的要求，本文设计了一种含缓冲级的低压降线性电压调节器。设计采用0.6um 30V BCD工艺，实现LDO的输入电压范围为6-13V：满足在-25-85℃的工作温度范围内，输出电压为5V：在典型负载电流（12.5mA）下，LDO的压降电压为120mv.文章首先阐述了整个方案的工作原理，给出LDO设计的指标要求；其次，依据系统方案的指标要求和制造工艺约束，实现包含误差放大器、基准源和保护电路等子模块在内的电压调整器：此外，文章还着重探讨了“如何利用放大器驱动100pF数量级的大电容负载”的问题：最后，给出整个模块总体电路的仿真验证结果。LDO的架构分析和设计以及基准源的设计是本文的核心内容。在LDO架构设计部分，文章基于对三种不同LDO拓扑的分析，选择并实现了含缓冲器级的LDO.设计中通过改进反馈网络，采用反馈电容，实现对LDO的环路补偿。同时，为提高误差放大器驱动功率管的能力、适应LDO低功耗发展的需求，文章探讨了如何使用放大器驱动大负载电容的问题。基于密勒定理和根轨迹原理，本文通过研究密勒电容的作用，采用MPC（Miller-Path-Compensation）结构，实践了两级放大器驱动大负载电容的方案，并把MPC补偿技术推广到三级放大器的设计中。
上传时间： 2022-06-22
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文章首先阐述了整个方案的工作原理，给出LDO设计的指标要求；其次，依据系统方案的指标要求和制造1艺约束，实现包含误差放大器、基准源和保护电路等了模块在内的电压调整器：此外，文章还着重探讨了“如何利用放大器驱动100pF数量级的大电容负载"的问题；最后，给出整个模块总体电路的仿真验证结果。LDO的架构分析和设计以及基准源的设计是本文的核心内容。在LDO架构设计部分，文章基于对三种不同LDO拓扑的分析，选择并实现了含缓冲器级的LDO./设计中通过改进反馈网络，采用反馈电容，实现对LDO的环路补偿。同时，为提高误差放大器驱动功率管的能力、适应LDO低功耗发展的需求，文章探讨了如何使用放大器驱动大负载电容的问题，基于密勒定理和根轨迹原理，本文通过研究密勒电容的作用，采用MPC（Miller-Path-Compersation）结构，实践了两级放大器驱动大负载电容的方案，并把MPC补偿技术推广到三级放大器的设计中。文章设计的CRF（CRF：Current Re ference controlled by Feedback）电流基准是基于对传统自启动基准电流源的改进实现的。CRF基准电流源架构中存在一条阻性的电流道路，确保其在加载电源电压的过程中能够实现快速启动，响应速度达到1ps：而传统自启动基准电流源在相同的设计参数下，响应速度长达120us.CRF基准电流源突破了响应速度对其应用的限制。
上传时间： 2022-06-23
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
上传用户：XuVshu
