松弛
共 59 篇文章
松弛 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 59 篇文章，持续更新中。
超松弛迭代法
介绍超松弛迭代法在电磁场与电磁波matlab中的应用，适合学习电磁场与电磁波matlab编程的人
基于单片机控制的液压式黑茶紧压机
根据黑茶紧压加工的特点,研制了一种基于单片机控制的液压助力式的黑茶紧压茶机械.该机械采用单片机控制,可通过手动设置压制程序,合理控制黑茶紧压加工过程中压力反弹松弛程度,压制高品质黑茶紧压荼.
期刊论文：基于边缘约束的红外目标图像松弛分割技术
·期刊论文：基于边缘约束的红外目标图像松弛分割技术
基于MATLAB的一类迭代分析
·摘 要:SOR迭代法收敛的必要条件是0〈ω〈2．基于MATLAB对于大量实际问题进行了数值实验，发现对最常见的系数矩阵类，当ω〈1时SOR迭代法是收敛的，但其收敛速度低于Gauss-Seidel方法（ω=1）的收敛速度，对此本文给出了证明．说明了一般情况下SOR迭代的超松弛方法（ω〉1）才有意义．[著者文摘]
低松弛预应力钢丝生产中几种设备的技术特征
介绍用于预应力钢丝生产的SG1120工字轮打轴机、FX1400工字轮放线机、FHI200花篮式放线机的工作原理和技术特征
基于机器视觉的无夹具加工数控系统研究
本文介绍了基于机器视觉的轮廓零件自动定位寻位加工方法。该研究在可视化操作平<BR>台上，采用松弛复原图像，边缘特征抽取算法，可对任意定位的轮廓零件自动生成数控加工程序。仿真试验表明，该研究能满足无夹具
超松弛法哈特曼传感器波前重构仿真分析
哈特曼传感器是一种对环境要求低,测量精度高的光束质量测量仪器,但传统方法不能对任意形状的光斑进行波前重构,即光束质量测量。文中采用超松弛法进行计算机仿真,验证了该方法能够适应任意入射形状光斑的波前复原
超松弛法哈特曼传感器波前重构仿真分析
哈特曼传感器是一种对环境要求低,测量精度高的光束质量测量仪器,但传统方法不<BR>能对任意形状的光斑进行波前重构,即光束质量测量。文中采用超松弛法进行计算机仿真,验证了该方法能够适应任意入射形状光斑的
利用测向数据关联排除目标虚假定位的算法研究
虚假定位排除是测向交叉定位中的关键技术，目前已经有多种解决的方法，如：最小距离法、最大似然法、拉格朗日松弛算法等。但是其或在实际应用中正确相关率低，或计算量大不适用于实时处理。因此提出一种新的数据关联
基于VPR的FPGA布局算法研究与改进.rar
FPGA是八十年代中期出现的新型可编程逻辑器件，在FPGA芯片设计研究上，现有的布局算法日渐成熟，但仍然存在很多问题。布局布线是FPGA芯片设计中最耗时的阶段，能够设计出更加快速、更小面积、时延少、低功耗的算法是学术界研究的热点和趋势。广泛应用于学术界研究的VPR软件是一款FPGA布局布线的通用软件，它提出了相对较完整的布局布线方法的解决方案。VPR布局算法使用的是模拟退火法，模拟退火法的优点是能
一种低复杂度基于公平性的MIMO-OFDMA资源分配方案
<p>摘 要：该文针对MIMO-OFDMA 下行链路系统，考虑在总功率和BER 以及用户数据速率成比例的约束下，以</p><p>获取整个系统吞吐量极大化为准则，提出一种基于成比例公平性约束的资源分配方案。新的方案基于MIMO 信道</p><p>状态信息，利用特征子信道来确定子载波和功率分配，充分利用了空间域，频域以及多用户分集提高系统的频谱效</p><p>率。在子载波分配时，松弛成比例约束条件，使
基于mipi的一类椭圆型方程有限差分区域分解算法的并行实现
<p>随着高速网络和多核处理器技术的飞速发展，机群系统的性能日益提高。</p><p>由于更高的性价比，更好的扩展性，机群系统越来越受到人们的关注，逐渐成为最主要的并行计算平台，在高性能计算中发挥着重要的作用.MPI（message passing interface）是一种针对分布式存储系统的并行编程模型，是目前机群系统上主流的并行编程环境.在科学和工程计算中，我们经常要数值求解各类偏微分方程，随
海面散射仿真中不同波浪谱和松弛率模型选取的对比研究
<p>摘 要：海面微波散射仿真对于实孔径、合成孔径雷达海洋遥感应用研究以及海洋监测雷达系统设计和信号处理都</p><p>有很重要的意义，目前的海面散射仿真方法主要是基于复合表面模型来进行的，这些仿真方法都要用到海浪谱和松</p><p>弛率模型。由于海浪谱、松弛率尤其是小尺度部分难以精确测量，不同的实验和拟合方法得到的模型有较大的差别，</p><p>从而导致仿真海面散射结果往往相差较大，常常让人不知
认知Ad+hoc网络中基于市场的三级频谱分配方案
<p>摘 要：分簇是Ad hoc 网络规模较大时采用的主要结构，而频谱分配是Ad hoc 网络的关键技术之一。该文针对</p><p>认知无线电环境的分簇Ad hoc 网络，提出了一种新的基于市场的频谱分配方案，该方案中簇首节点依据业务比例</p><p>从频谱管理中心购买频谱，簇内采用基于供需市场理论的频谱分配算法。分析了簇内频谱市场的两种迭代定价算法</p><p>额外需求迭代算法和连续松弛迭代算法
《机器人学中的状态估计》中文草稿版
<p>如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、
有限差分法
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用雅可比迭代法,塞德尔迭代法,逐次超松弛法求解线性方程组
用雅可比迭代法,塞德尔迭代法,逐次超松弛法求解线性方程组，程序用C语言编写
算法实验名称: 解线性方程组的超松弛迭代法的c程序 功能说明: 本实验主要写出了解线性方程组Ax=b的超松弛迭代法的C程序代码,并举例进行了运算.
算法实验名称: 解线性方程组的超松弛迭代法的c程序
功能说明: 本实验主要写出了解线性方程组Ax=b的超松弛迭代法的C程序代码,并举例进行了运算.
程序包中含有Lagrange插值、Newton插值、Hermite插值、jacobi迭代、gauss迭代、 超松弛迭代、cholesky分解
程序包中含有Lagrange插值、Newton插值、Hermite插值、jacobi迭代、gauss迭代、 超松弛迭代、cholesky分解
这是松弛法编程
这是松弛法编程，它是高斯-赛德尔迭代法的一种加速收敛的方法。是大型稀疏矩阵线性方程组的有效解法之一。