标准化考试系统 (B/S网络版) 用JAVA编写的考试系统,是JAVA课程设计时的作品! 客户端主类ClientBS 客户端选择试题界面ChoiceFile 客户端考试界面ClientTestArea 服务器端主类Server 服务器端读取试题 ReadTestquestion
上传时间: 2013-12-26
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vs2005开发的人事管理系统,b/s的,做毕业设计的同学可以下载参考一下.
上传时间: 2016-08-16
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图书管理系统,B/S,C/S都有,附有源代码
上传时间: 2017-01-12
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一个基于J2ME的手机纸牌游戏~~b/s系统~很简单~大家可以交流一下
上传时间: 2014-11-08
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2015年全国大学生电子设计竞赛风力摆控制系统(B题),附源代码及设计方案分析和报告。
上传时间: 2016-05-25
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基于嵌入式人脸识别的高校图书馆智能门禁系统设计基于嵌入式人脸识别的高校图书馆智能门禁系统设计
上传时间: 2022-01-30
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摘要: 智能机器人仿真系统,由于智能机器人受到自身多传感器信息融合和控制多样性等因素的影响,仿真系统设计主要都 是以数学建模的形式化仿真为主,无法实现数学建模与场景实现协调仿真。为此,首先分析两轮移动机器人数学运动模型, 然后设计与机器人控制系统相关的传感器数据采集分析、机器人智能自动控制和人工控制等模块,以实现机器人控制的真 实场景。仿真系统利用 LabVIEW 设计控制界面,并结合 Robotics 工具包的建模、计算和控制功能。仿真结果表明设计的平 台更适合教学和实验室研究,并可为实际的物理过程提供数据参考和决策建议。 关键词: 机器人; 虚拟; 系统仿真 中图分类号: TP242 文献标识码: B1 引言 随着测控技术的发展,虚拟仪器技术已成为工业控制和 自动化测试等领域的新生力量[1]。而机器人作为一种新型 的生产工具,应用范围已经越来越广泛,几乎渗透到各个领 域,是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。目前 机器人仿真系统主要集中在复杂的机器人数学模型构建与 形式化仿真,无法实现分析机器人运动控制的静态和动态特 性,更加无法实现控制的真实场景[2]。为了改善专业控制软 件在硬件开发周期较长的缺点,本文拟建立一个基于通用软 件的实时仿真和控制平台,以更适合教学和实验室研究。本 文以通用仿真软件 LabVIEW 和 Robotics [3]为实时仿真与控 制平台,采用 LabVIEW 搭建控制界面,利用 Robotics 在后台 进行系统模型和优化控制算法计算,使其完成机器人控制系 统应有的静态和动态性能分析,不同环境下传感器变化模拟 显示以及目标路径形成等功能。 2 系统构成 仿真系统的构成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 碍检测、智能控制和人工控制模块。其中主要对人工控制和 智能控制进行程序设计。仿真运行时,障碍检测一直存在, 主要是为了在智能控制模式下的智能决策提供原始数据。 在人工控制模式下,障碍检测依然存在,只不过对机器人行 动不产生影响,目的是把环境信息直观
标签: 智能机器人
上传时间: 2022-03-11
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提出了一种基于LD3320语音识别的智能家居控制系统设计方案.该系统通过ASR语音识别与Zigbee通信组网技术的运用,用语音来实现对家居照明的亮、灭与亮度调节控制,智能开关的控制,音响的控制,也可扩展用手机APP进行远程的控制,真正实现了智能家居倡导的无感化设计.
上传时间: 2022-06-13
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随着我国国民经济的高速发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高,智能交通系统( IntelligentTransportation Systems,简称ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向,而车牌识别系统(License Plate Recognition System,简称LPRS)技术作为智能交通系统的核心,起着举足轻重的作用,可以被广泛地应用于高速公路自动收费(ElectronicToll Collection,简称ETC)、停车场安全管理、被盗车辆的追踪、车流统计等。 目前,车牌识别系统大多都是基于PC平台的,其优势是实现容易,但是成本高、实时性不强、稳定性不高等缺点使其不能广泛推广。为了克服以上的缺点,且满足识别速度和识别率的要求,本文在原有车牌识别硬件系统设计的基础上做了一定的改进(原系统在图像采集、接口通信、系统稳定、脱机工作等方面存在一定问题),与团队成员一起设计出了新的车牌识别硬件系统,采用单DSP+FPGA和双DSP+FPGA双板子的方式来共同实现(本人负责单DSP+FPGA的原理图和PCB绘制,另一成员负责双DSP+FPGA的原理图和PCB绘制)。 本文所涉及的该车牌硬件系统,主要工作由以下几个部分组成: 1.团队共同完成了新车牌识别系统的硬件设计,采用两个板子实现。其中,本人负责单DSP+FPGA板子绘制。 2.团队一起完成了整个系统的硬件电路调试。主要分为如下模块进行调试:电源,DSP,FPGA,SAA7113H视频解码器,LCD液晶显示和UART接口等。 3.负责完成了整个系统的DSP应用程序设计。采用DSP/BIOS操作系统来构建系统的框架,添加了多个任务对象进行管理系统的调度;用CSL编写了DSP上的底层驱动:完成了车牌识别算法在DSP上的移植与优化。 4.参与完成了部分FPGA程序的开发,主要包括图像采集、存储、传输几个模块等。 最终,本系统实现了高效、快速的车牌识别,各模块工作稳定,能脱机实现图像采集、传输、识别、结果输出和显示为一体化的功能;为以后进行高性能的车牌识别算法开发提供了一个很好的硬件平台。
上传时间: 2013-04-24
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人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的一个最热门研究课题之一。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切,而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的方法之一,已经越来越多的受到重视。对于具有实时,快捷,低误识率的高性能算法以及对算法硬件加速的研究也逐渐展开。 本文详细分析了智能人脸识别算法原理,发展概况和前景,包括人脸检测算法,人眼定位算法,预处理算法,PCA和ICA 算法,详细分析了项目情况,系统划分,软硬件平台的资源和使用。并在ISE软件平台上,用硬件描述语言(verilog HDL)对算法部分严格按照FPGA代码风格进行了RTL 硬件建模,并对C++算法进行了优化处理,通过仿真与软件算法结果进行比对,评估误差,最后在VirtexII Pro FPGA 上进行了综合实现。 主要研究内容如下: 首先,对硬件平台xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系统资源进行了描述和研究,对存储器sdram,RS-232 串口,JTAG 进行了研究和调试,对Coreconnect的OPB总线仲裁机理进行了两种算法的比较,RTL 设计,仿真和综合。利用ISE和VC++软件平台,对verilog和C++算法进行同步比较测试,使每步算法对应正确的结果。对软硬件平台的合理使用使得在项目中能尽可能多的充分利用硬件资源,制板时正确选型,以及加快设计和调试进度。其次,对人脸识别算法流程中的人脸检测,人眼定位,预处理,识别算法分别进行了比较研究,选取其中各自性能最好的一种算法对其原理进行了分析讨论。人脸检测采用adaboost 算法,因其速度和精度的综合性能表现优异。人眼定位采用小块合并算法,因为它具有快速,准确,弱时实的特点。预处理算法采用直方图均衡加平滑的算法,简单,高效。 识别算法采用PCA 加ICA 算法,它能最大的弱化姿态和光照对人脸识别的影响。 最后,使用Verilog HDL 硬件描述语言进行算法的RTL 建模,在C++算法的基础上,保证原来效果的前提下,根据FPGA 硬件特点对算法进行了优化。视频输入输出是人脸识别的前提,它提供FPGA 上算法需要处理的数据,预处理算法在C++算法的基础上进行了优化,最大的减少了运算量,提高了运算速度,16 位计算器模块使得在算法实现时可以根据系统要求,在FPGA的ip 核和自己设计的模块之间选择性能更好的一个来调用,FIFO的设计提供同步和异步时钟域的数据缓存。设计在ISE和VC++软件平台同时进行,随时对verilog和C++数据进行监测和比对。全部设计模块通过仿真,达到预定的性能要求,并在FPGA 上综合实现。
上传时间: 2013-07-13
上传用户:李梦晗