Visual+C小波变换技术与工程实践 全书共11章，内容包括:小波变换基础、小波与数字信号处理、小波变换与语音处理、图像的小波变换、小波变换与数字图像处理、图像编解码应用、网络图像渐进传输实用案例、小波变换在数字视频处理中的应用、小波分形的应用、数字水印的应用和网络视频回放应用案例。
上传时间： 2014-01-20
上传用户：huql11633
C++完美演绎 经典算法 如 /* 头文件：my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展开C语言的内建函数指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量，在稍后章节再详解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函数，圆的面积 */ /* 将比较数值大小的函数写在自编include文件内 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的结果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序执行结果： 由小至大排序之后的结果:1 2 3 可将内建函数的include文件展开在自编的include文件中 圆圈的面积是=201.0619264
标签： my_Include include define 3.141
上传时间： 2014-01-17
上传用户：epson850
c语言版的多项式曲线拟合。 用最小二乘法进行曲线拟合. 用p－1 次多项式进行拟合，p<= 10 x,y 的第0个域x[0],y[0],没有用，有效数据从x[1],y[1] 开始 nNodeNum,有效数据节点的个数。 b,为输出的多项式系数，b[i] 为b[i-1]次项。b[0],没有用。 b,有10个元素ok。
上传时间： 2014-01-12
上传用户：变形金刚
％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分解的矩阵或者严重病态矩阵的线性方程都能很好的得到解
标签： decomposition SVD sigular value
上传时间： 2013-12-14
上传用户：大融融rr
给定两个集合A、B，集合内的任一元素x满足1 ≤ x ≤ 109，并且每个集合的元素个数不大于105。我们希望求出A、B之间的关系。 任 务 ：给定两个集合的描述，判断它们满足下列关系的哪一种： A是B的一个真子集，输出“A is a proper subset of B” B是A的一个真子集，输出“B is a proper subset of A” A和B是同一个集合，输出“A equals B” A和B的交集为空，输出“A and B are disjoint” 上述情况都不是，输出“I m confused!”
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上传时间： 2017-03-15
上传用户：yulg
题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ //这是一个菲波拉契数列问题 public class lianxi01 { public static void main(String[] args) { System.out.println("第1个月的兔子对数: 1"); System.out.println("第2个月的兔子对数: 1"); int f1 = 1, f2 = 1, f, M=24; for(int i=3; i<=M; i++) { f = f2; f2 = f1 + f2; f1 = f; System.out.println("第" + i +"个月的兔子对数: "+f2); } } } 【程序2】 题目：判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。 程序分析：判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除， 则表明此数不是素数，反之是素数。 public class lianxi02 { public static void main(String[] args) { int count = 0; for(int i=101; i<200; i+=2) { boolean b = false; for(int j=2; j<=Math.sqrt(i); j++) { if(i % j == 0) { b = false; break; } else { b = true; } } if(b == true) {count ++;System.out.println(i );} } System.out.println( "素数个数是: " + count); } } 【程序3】 题目：打印出所有的 "水仙花数 "，所谓 "水仙花数 "是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个 "水仙花数 "，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 public class lianxi03 { public static void main(String[] args) { int b1, b2, b3;
上传时间： 2017-12-24
上传用户：Ariza
第1章 引 言产业界人士和观察家（甚至包括那些经过多年外层空间旅行刚刚返回这个世界的人）都已经很清楚，因特网（ I n t e r n e t）发展所达到的地位和其所产生的现象都不同于本世纪或上世纪所提出的任何一种技术。 I n t e r n e t的延伸和影响范围、有关 I n t e r n e t 出版物、以及包括美国在线（A O L）、美国电报电话公司（ AT & T）和微软公司等I n t e r n e t产业界的大量风险投资者，这一切都会使我们有一种纷繁迷乱的感觉。所有这些都是通过这样或那样的方式与 I n t e r n e t连接起来。I n t e r n e t也是Joe Sixpack和Fortune 1000这样的网站每天都关心、考虑和使用的唯一技术。或许I n t e r n e t是世界上少有的几个能够以相同的平等程度来对待每一个用户的实体组织之一。一个企业的首席执行官（ C E O）如果想给公司提供更好的网络服务保证，他必须建立一个专用网络。而在I n t e r n e t中，每一个人对网络的访问都是平等的。I n t e r n e t的发展并没有损害到那些在过去 1 5 0年中所发展起来的其他技术。的确，电话技术是相当重要的，它可以使我们能够在双方不见面的情况下通过声音与线路另一端的人通话。同样，汽车也改变了我们的生活，汽车的出现能够使我们在一天之内跨越更大的距离，而这个距离要比任何其他动物多出一个数量级。电灯、无线电和电视都曾经是改善我们日常生活的十分重要的技术，扩展了我们在非睡眠状态的时间，向我们传播各种信息，使我们享受更多的娱乐。我们已经在很大程度上解决了生存问题。大多数人的饭桌上有足够的食品、有温暖的住所，并且都有一个工作场所，可以每天早出晚归地工作。我们也可以不必被动地接收各种电视节目，而可以轻松地使用遥控器选择欣赏自己喜爱的频道。I n t e r n e t除了有把事情变得更好的能力外，也可能会把事情搞得更糟。在好的一方面，I n t e r n e t能够使我们在世界范围同人们进行对等通信；使我们能够访问那些存储在数以百万计的网络计算机上的几乎无限的大量信息。一些功能强大的搜索引擎能够使我们更加简单和迅速地实现对有用、有意义的信息资源的定位。不同阶段的商务活动，包括从最初的偶然兴趣直到成熟的采购定单等，都可以在 I n t e r n e t上完成。甚至于许多人已经开始幻想在将来的某天，I n t e r n e t能使我们不再需要每天早起去上班了。人们可以靠在枕头上使用一台膝上型计算机（或许将来可能出现的任何先进的计算机）通过拨接 I n t e r n e t对所有的商务活动和某些消遣娱乐进行管理和维护。在不利的一方面，I n t e r n e t也可能使我们成为有电子怪癖的人，使我们缺乏与其他人进行直接交流的能力。人们仅有的非睡眠时间都将被耗费在计算机的荧光屏前，不停地键入I n t e r n e t地址（U R L）或指向其他的超级链接。最令人不安的是，由于“等待回应（ W F R E，waiting for reply）”而浪费的时间是不可挽回的。 W F R E现象的出现是由于I n t e r n e t上太拥塞、太慢，以至于你的浏览器似乎进入了一个永久“等待回应”的状态。有时候它只是几秒钟的问题；另一些情况下可能是几分钟。你在 W F R E状态下盯着计算机荧光屏等待所花费的时间第一部分 概 述是相当大的，这些时间的总和可能会是一个令人吃惊的数字，其数量级或许是几个月甚至几年。我们所讨论的要点在于：1) Internet已经经历了巨大的增长过程，并且这种增长将会继续。2) 不论是居民用户或者是团体用户， I n t e r n e t都受到了同等的欢迎。对于后者， I n t e r n e t还意味着新的收入增长点。3) 一些实力很强并且有创造力的产业巨头正在致力于 I n t e r n e t的应用，以便为其企业自身及其消费者提供有利条件。无庸置疑，不论是偶尔对 I n t e r n e t的临时使用还是正式规范地应用I n t e r n e t，都将导致对I n t e r n e t更多的兴趣和广告宣传。与此同时，也将伴随着 I n t e r n e t应用和及其流量的成比例的增长。4) 目前I n t e r n e t的带宽和容量还是缺乏的，这导致了 I n t e r n e t上不稳定的响应时间和不可预知的性能。同时产生的问题是， I n t e r n e t是否有能力支持未来的、高带宽需求的、时延敏感的应用？或者说I n t e r n e t是否有能力支持居民对带宽容量的适度增长的需求？我们是如何进入了这样一个不稳定的状态呢？这个问题有若干答案，但其中没有一个是真正有权威性的解释，或许还有一些是可以根本不考虑的。首先， I n t e r n e t是其自身成功的一个受害者。每一天都有新的用户加入到 I n t e r n e t中，越来越多的人不停地使用浏览器通过一个We b站点搜寻他们所感兴趣的下一个 We b站点。由于访问 I n t e r n e t的价格仅是电话的市话费用附加一个适度的费率，因此并没有一个价格上的保护手段来防止某些浏览者对 I n t e r n e t资源的长时间占用。另一种资源的缺乏不一定是由于网络资源的不足引起的，而更大程度上是由于服务器的资源不足造成的。对某些服务器或服务器阵列来说，突发性的连接请求所引起的负荷和突发的频度可能大大超过了这些服务器的处理能力。这种突发的大量的连接请求一般发生在大量的客户试图同时访问同一个 We b服务器的时候。这个问题可以被认为是一个临时性的问题，因为服务器的供应商通常会不断地提供新型的内容服务器主机、负载平衡器、 We b缓存器等来使该问题得到缓解 。另一个问题是某些链路可能正好没有足够的带宽来支持业务所提供的流量负荷。这个问题的部分解决方案当然是增加更多的带宽；一些新的技术，如波分复用（ W D M）技术，似乎可以为用户提供几乎无限的带宽。所有这些我们上述所讨论的问题都是造成 I n t e r n e t及I n t r a n e t（I n t r a n e t是I n t e r n e t在企业范围内的一个著名的复制品）性能极其不稳定的重要因素。在这些问题中，有很多都已经被研究清楚了；虽然其中有些诸如价格等问题是不可能在一夜之间得到解决的，但是我们至少已经知道解决方案是存在的，并且可以在不久的将来得到应用。然而，有关I n t e r n e t性能和基于I P协议进行网络互连的最基本问题，很大程度上还在于基本 I P路由转发处理过程和该功能的实现平台。
标签： ip交换技术
上传时间： 2022-07-27
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嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：我们的船长
特点： 精确度0.1%满刻度 可作各式數學演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A|/ 16 BIT类比输出功能 输入与输出绝缘耐压2仟伏特/1分钟(input/output/power) 宽范围交直流兩用電源設計 尺寸小,穩定性高
上传时间： 2014-12-23
上传用户：ydd3625
特点(FEATURES) 精确度0.1%满刻度 (Accuracy 0.1%F.S.) 可作各式数学演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A| (Math functioA+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi&Lo)/|A|/etc.....) 16 BIT 类比输出功能(16 bit DAC isolating analog output function) 输入/输出1/输出2绝缘耐压2仟伏特/1分钟(Dielectric strength 2KVac/1min. (input/output1/output2/power)) 宽范围交直流两用电源设计(Wide input range for auxiliary power) 尺寸小,稳定性高(Dimension small and High stability)
上传时间： 2013-11-24
上传用户：541657925
