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
机器视觉系统应用日益广泛，工业相机（机器视觉系统的“眼睛”）作为整个系统中处于核心的部件，要求有较高的图像质量和较高的传输速度，然而成本也相应的增加。目前嵌入式机器视觉控制器大都是留有标准数据协议接口。在这样的控制器系统上构建机器视觉系统，需要购买昂贵的标准接口CCD相机，提高了机器视觉系统构建的成本。由此可见，减少相机成本是减少整个机器视觉控制系统成本的一个有效途径.本课题研发了一款适用于嵌入式机器视觉测控一体机的CCD工业相机，相机与控制器之间的接口没有采用标准的工业总线协议，而是设计了一种自定义并口协议，充分的将CCD相机与控制器融合于一体，节约了购买标准接口CCD相机的成本。本课题设计难点是：（1）理解复杂的CCD时序，并配置AD9929以产生CCD驱动时序；（2）实现数据高速捕捉并能够保证图像显示质量。本课题设计主要有两个部分组成：CCD驱动电路的设计和高速CCD图像捕捉.CCD驱动电路采用专用的CCD驱动信号处理芯片AD9929，这样简化了CCD信号模拟前端设计，提高了设计的稳定性。高速CCD数据捕捉的实现采用的是DSP+FPGA架构，有三部分组成：FPGA的模块设计、DSP的PDT方式数据传输和基于DNK的以太网设计。其中，FPGA模块设计主要实现以下功能：（1）作为后续数据传输的缓冲区：（2）作为DSP的外设控制CCD图像数据采集与DSP PDT传输同步.DSP相关设计主要是实现图像数据的存储，与上位机通信以及在上位机上图像显示。测试结果表明，该相机图像清晰度高，传输速快，达到了预期的结果，成功的将CCD相机融入了嵌入式机器视觉测控一体机中.
上传时间： 2022-06-23
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介绍一个基于U S B 2 . 0 接口和D S P 的高速数据采集处理系统的工作原理设计及实现该高速数据 采集处理系统采用TI 公司的TMS320C6000 数字信号处理器和Cypress 公司的USB2.0 接口芯片可 以实现高速采集和实时处理有着广泛的应用前景
上传时间： 2013-11-27
上传用户：koulian
超声影像工作站系统可与各种型号的B超、彩超连接，实时采集、显示、处理、存贮超声图像，采用全数字化处理技术，可对各种超声图像进行动态采集
上传时间： 2014-06-01
上传用户：ippler8
上海交通大学工程硕士学位论文 本文首先对视频监控系统的现状做了简单分析， 并介绍了本系统 中主要涉及到的相关技术，包括嵌入式技术、图像压缩技术、视频压 缩技术和移动数据通信技术。具备了一定的理论基础后，提出本系统 的总体设计方案，明确需要实现的目标功能。然后，围绕目标方案详 细介绍了具体实现方法，包括硬件总体结构、嵌入式 Linux的移植、 USB 摄像头驱动移植、Video4Linux 编程方法、网络传输模块的开发、 流媒体系统建立、WAP 程序的开发等。最后给出了在现网测试环境中 调测结果。 本系统通过嵌入式芯片实现静态图像及视频的采集、编码，并将 采集压缩编码后的数据传送到视频中心服务器， 在2G/3G 移动终端中 以 WAP 或流媒体客户端方式直接查看远程图像。 系统最大的特点是采 用了分布式架构的 C/S（采集端至视频中心服务器）和 B/S（WAP 服 务器至移动终端）结构便于系统的动态扩展；同时也借助了 WAP 技术 实现了传统视频监控的无线化。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：cuibaigao
随着数码技术的不断发展，数字图像处理的应用领域不断扩大，其实时处理技术成为研究的热点。VLSI技术的迅猛发展为数字图像实时处理技术提供了硬件基础。其中FPGA(现场可编程门阵列)的特点使其非常适用于进行一些基于像素级的图像处理。 传统的图像显示系统必须连接到PC才能观察图像视频，存在着高速实时性、稳定性问题。本设计脱离高清晰工业相机必须与PC连接才可以观看到高清晰图像的束缚，实现系统的小型化。针对130万像素彩色1/2英寸镁光CMOS图像传感器，提出用硬件实现Bayer格式到RGB格式转换的设计方案，完成由黑白图像到高清彩色图像的转换，用SDRAM作缓存，输出标准VGA信号，可直接连接VGA显示器、投影仪等设备进行实时的视频图像观看，与模拟相机740X576分辨率(480线)图像相比，设计图像画质相当于1280X1024分辨率(750线)，最高帧率25fps，整个结构应用FPGA作为主控制器，用少量的缓存代替传统的大容量存储，加快了运算速率，减小了电路规模，满足图像实时处理的要求，使展现出来的视频图像得到质的飞跃。可以广泛应用于工业控制和远程监控等领域。 论文研究的重点是采用altera公司EP2C芯片前端驱动CMOS图像传感器，实时采集Bayer图像象素，分析研究CFA图像插值算法，实现了基于FPGA的实时线性插值算法，能够对输入是每像素8bit、分辨率为1280×1204的Bayer模式图像数据进行实时重构，输出彩色RGB图像。由端口FIFO作为数据缓冲，存储一帧图像到高速SDRAM，构建VGA显示控制器，实现对输入是每像素24bit(RGB101010)、分辨率为640×480、帧频25HZ彩色图像进行实时显示。 整个模块结构包括电源模块单元等、CMOS成像单元、FPGA数据处理单元、SDRAM控制单元、VGA显示接口单元。 最后，对系统进行了调试。经实验验证，系统达到了实时性，能正确和可靠的工作。整个设计模块能够满足高帧率和高清晰的实时图像处理，占用系统资源很少，用较少的时间完成了图像数据的转换，提高了效率。
上传时间： 2013-06-08
上传用户：zhengjian
超声理论与技术的快速发展，使超声设备不断更新，超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点，其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统，是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能，能够对超声回波数据进行灵活的处理，从而使操作更加方便，图象质量进一步提高，并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础，是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理，它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理（DSP）应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况，提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后，接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着，本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发，详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间： 2013-05-28
上传用户：sssnaxie
图像检索的代码b
上传时间： 2015-02-04
上传用户：奇奇奔奔
JPEG图像生成器 自己做JPEG图象 很牛B哦
上传时间： 2013-11-28
上传用户：cuiyashuo
