淋浴器温度控制调节采用MAT LAB 的附加组件Simulink, 仿真系 统的框图如图1 所示。图中的虚线为模糊控制器, 作为二维模糊控制器机构以水的温度偏差temp 和 流量偏差f low 为输入量, 采用模糊推理方法对水 的温度偏差和流量偏差进行整定, 用来确定冷水阀 门和热水阀门的开口大小cold 和hot 以便控制冷 热水的流量, 构成2 输入2 输出的一阶模糊控制系 统; 模糊推理与去模糊化采用MIN - MAX 法及重 心法, 并用MA TLAB 模糊推理工具箱来编辑模糊 控制器。 图1
上传时间： 2018-10-12
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彩色实验 文件：demo_color.m 1. 提取RGB图像的三个分量，并分别显示。 2. 合成伪彩色图像。 3. 将RGB图像转换到HSI空间，并显示三个分量。 4. 对原图像的RGB三个分量分别进行平滑操作，将原图像转换到HSI空间对亮度分量进行平滑操作，计算两种平滑操作方法的图像差值。 5. 在RGB和HSI空间中用ice函数进行色彩调节。 压缩实验 文件：demo_huff.m 1. 计算矩阵f=[119 123 168 119;107 119 168 168;119 119 107 119;168 107 119 119]一阶熵估计,并进行霍夫曼编码。 2. 对Lena图像进行霍夫曼编码，并对编码后图像解码。
上传时间： 2019-01-19
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第一种边界条件下的三次样条插值问题（高斯消元法） 题目 计算方法上机实习题目（二） ——第一种边界条件下的三次样条插值问题（高斯消元法） 已知直升飞机旋转机翼外形曲线轮廓线上的某些型值点（见表）及端点处的一阶导数值 y' (x ) = 1.86548, y' (x ) = -0.046115
标签： 计算方法上机实习题目
上传时间： 2020-06-27
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东南大学所用计划包含了电子元器件识别及常用仪器使用、电子元器件参数测试、电子元器件参数测试、应用 Multisim 软件工具设计电路验证网络定理、双端口网络频率特性测试及谐振电路分析、一阶电路时域响应的研究、黑箱电路元件判别及参数测试、交流电路认识及参数测试、交流控制电路设计
标签： 电路
上传时间： 2021-10-28
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边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
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#define PI (3.14159265)// 度数表示的角速度*1000#define MDPS (70)// 弧度表示的角速度#define RADPS ((float)MDPS*PI/180000)// 每个查询周期改变的角度#define RADPT (RADPS/(-100))// 平衡的角度范围；+-60度(由于角度计算采用一阶展开，实际值约为46度)#define ANGLE_RANGE_MAX (60*PI/180)#define ANGLE_RANGE_MIN (-60*PI/180)// 全局变量pid_s sPID; // PID控制参数结构体float radian_filted=0; // 滤波后的弧度accelerometer_s acc; // 加速度结构体，包含3维变量gyroscope_s gyr; // 角速度结构体，包含3维变量int speed=0, distance=0; // 小车移动的速度，距离int tick_flag = 0; // 定时中断标志int pwm_speed = 0; // 电机pwm控制的偏置值，两个电机的大小、正负相同，使小车以一定的速度前进int pwm_turn = 0; // 电机pwm控制的差异值，两个电机的大小相同，正负相反，使小车左、右转向float angle_balance = 0; // 小车的平衡角度。由于小车重心的偏移，小车的平衡角度不一定是radian_filted为零的时候
上传时间： 2022-06-01
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相关介绍简介：本系统是鄙公司历时6年研发的一款类似松下，欧姆龙，基恩士的一款基于计算机的智能机器视觉系统，可以有效缩短一个视觉项目的开发周期，降低了电气工程师的应用门槛，只需要掌握一些图像处理算法的应用，便可解决一个视觉项目，无需计算机软件知识，只需要简单设定一些参数便可，此系统集成了大量的机器视觉行业图像算法，每种算法有100组，和16层图像缓存区，和本团队多年的实际项目处理经验，还有丰富的外围通讯接口，轻松实现数据交换，支持多款国内外相机硬件，，CCD检测设备的全部系统方案，简单可靠，易于维护
标签： CCD视觉检测系统
上传时间： 2022-06-03
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为了实现可以实时跟踪人体并测量体温的功能,利用嵌入式、图像处理、温度传感器距离补偿等技术,基于树莓派在Python语言环境下使用第三方库OpenCV设计了一种人体随动测温系统。系统首先通过摄像头获得图像,然后提取人体的Gabor特征,两轴云台可以保持摄像头对人体的跟踪;同时,通过集成在摄像头上的温度传感器实时获取人体的温度。实验结果表明,本系统能够很好地对人体进行识别、跟踪以及测温,具有推广价值。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：zhaiyawei
第一章 RFID基础知识简介1.1 RFID的定义RFID是什么？RFID是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别，俗称电子标签。RFID其主要核心部件是一个电子标签，直径仅为2毫米不到，通过相距几厘米到几米距离内传感器发射的无线电波，可以读取电子标签内储存的信息，识别电子标签代表的物品、人和器具的身份。1.2 RFID射频识别技术的概念RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。埃森哲实验室首席科学家弗格森认为RFID是一种突破性的技术："第一，可以识别单个的非常具体的物体，而不是像条形码那样只能识别一类物体；第二，其采用无线电射频，可以透过外部材料读取数据，而条形码必须靠激光来读取信息；第三，可以同时对多个物体进行识读，而条形码只能一个一个地读。此外，储存的信息量也非常大。
上传时间： 2022-06-22
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《现代通信系统盲处理技术新进展---基于智能算法》主要由以下8章组成： 第1章简要介绍无线通信系统的结构和发展概况，以及其盲处理算法的相关知识。第2章介绍人工神经网络及相应知识，从BP神经网络若手研究盲处理问题,同时给出复数域BP神经网络的信号盲处理方法和该类方法的优缺点说明。在第3章中介绍智能体的概念，并给出基于多智能体系统的盲处理方法。第4章介绍基于支持向量机框架下的盲处理算法，介绍支持向批机的原理，给出基于ε- 支持向量回归机的信道估计新方法，并介绍基千支持向批回归方法的MPSK和QAM的盲信号处理方法，然后引入星座匹配误差函数，并根据线性支持向搅回归和有序风险最小化原则，由恒模和星座匹配误差函数联合组成的新经验风险项构造一个新的代价函数，进而通过迭代求解优化问题获得均衡器。第5章介绍神经动力学和反馈神经网络的相关知识，特别地从神经动力学角度论述连续反馈神经网络可有效飞作的原因，论述反馈神经网络权值矩阵对吸引子和相轨迹的影响。并给出如何根据系统接收信号与发送信号之间的子空间关系，构造一个适用于现代通信系统中的盲检测的特定性能函数和优化问题。第6章分别展示如何基于连续多阈值神经元Hopfield网络模型实现通信信号盲处理的理论和方法，针对多相制信号的特点给出两种连续相位多阙值激励函数形式，并分析讨论该两类激励函数参数的选择、分别给出连续多阈值神经元 Hopfield 网络工作于同步和异步模式下的新能队函数及其相关证明。介绍采用幅相连续激励法解决稀疏QAM 信号的盲检测思路，并针对 QAM 信号的特点，分别给出连续幅度和相位多阙值激励函数形式，分析讨论该类激励函数的特点。第7章则电在从另一个角度提出采用同相正交振幅连续激励法解决密集QAM信号盲检测方法。介绍如何从激励函数角度分析放大因子选择的范围；给出该特定问题的同步和异步运行模式下的新能量函数形式；并证明和分析所设计的能量函数部分定理；介绍在基于反馈神经网络的信号盲处理方法这一研究课题中发现的几类现象，包括当信号的统计信息缺失或失真情况下，连续多阈值神经元反馈神经网络的盲检测能力：通用高阶QMA的激励函数被使用作为低阶QAM信号盲检测问题时的适用性......
上传时间： 2022-07-09
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