介绍了基于ARM+DSP架构的嵌入式机器视觉系统的特性，分析了制约嵌入式机器视觉系统性能的因素。从操作系统和应用程序方面，讨论了嵌入式机器视觉系统的优化方案。通过对嵌入式Linux内核和文件系统进行裁剪，对应用程序代码进行大量的优化，并充分利用Cotex-A处理器独有的NEON加速技术，使系统开机启动时间缩短25 s，应用程序运行速度提高2.5倍。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：小枫残月
在高端嵌入式平台 TI TMS320DM642 基础上， 完成了机器视觉系统的总体设计， 具体给出了系统硬件设计和系统软件设计。在PC 平台上进行了机器视觉相关算法的验证和实现。 以门牌识别为例， 详细介绍了机器视觉算法在 DM642 平台上的移植和优化的实现过程。最后对本文所研究的系统功能和创新点进行了总结。实际应用表明， 本文设计的机器视觉系统具有较好的合理性和实用性。 目前， 一般机器视觉信息处理平台主要有（ 1）基于通用 PC： 主要是用软件实现图像处理和识别， 能够提供中等的图像处理和识别能力， 但是要占用 CPU过多的处理能力;（ 2）基于通用DSP 芯片： 优点是设计简便、 灵活， 特别适合于新型产品的研究开发;（ 3） 基于可编程 FPGA： 采用的是硬件描述语言（VHDL） ，用其开发图像处理算法难度较大。
上传时间： 2014-12-01
上传用户：Breathe0125
检测系统的基本特性 2.1 检测系统的静态特性及指标2.1.1检测系统的静态特性 一、静态测量和静态特性静态测量：测量过程中被测量保持恒定不变（即dx/dt=0系统处于稳定状态）时的测量。静态特性（标度特性）：在静态测量中，检测系统的输出－输入特性。 例如：理想的线性检测系统： 如图2-1-1(a)所示带有零位值的线性检测系统： 如图2-1-1(b)所示 二、静态特性的校准（标定）条件――静态标准条件。 2.1.2检测系统的静态性能指标一、 测量范围和量程1、 测量范围：（xmin，xmax）xmin――检测系统所能测量到的最小被测输入量（下限）xmax――检测系统所能测量到的最大被测输入量（上限）。2、量程： 二、灵敏度S 串接系统的总灵敏度为各组成环节灵敏度的连乘积 三、 分辨力与分辨率1、分辨力：能引起输出量发生变化时输入量的最小变化量 。2、分辨率：全量程中最大的 即 与满量程L之比的百分数。四、精度（见第三章）
上传时间： 2013-11-15
上传用户：yy_cn
一个简单好用的B+树算法实现
上传时间： 2015-01-04
上传用户：缥缈
一个用Basic实现的B-Tree算法
上传时间： 2013-12-30
上传用户：ccclll
一个用Java applet实现的B-Tree算法
上传时间： 2013-12-25
上传用户：qiao8960
用C++实现的B-Tree算法
上传时间： 2014-01-20
上传用户：jiahao131
用Borland C写的B-Tree算法
上传时间： 2014-12-05
上传用户：xzt
java 版B+树程序
上传时间： 2015-01-06
上传用户：chenjjer
里面有相应的hpunix(HP-UX hpl1000 B.11.00 U 9000/800 (tb)),linux(Red Hat Linux release 9 Kernel 2.4.20-8),windows的头文件、库文件，还有相应的demo程序
标签： release hpunix Kernel HP-UX
上传时间： 2015-01-06
上传用户：cursor
