通过C++和GLUT，用OPENGL 实现的 二次 B spline 曲线渲染。 鼠标左键点击，添加控制点，可以随意移动控制点来改变曲线。 适合OPENGL初学者了解曲线生成过程。
标签： GLUT
上传时间： 2014-01-24
上传用户：ZJX5201314
欧几里德算法又称辗转相除法，用于计算两个整数a,b的最大公约数。
上传时间： 2016-04-12
上传用户：黄华强
除法器的设计本文所采用的除法原理是：对于八位无符号被除数A，先对A转换成高八位是0低八位是A的数C，在时钟脉冲的每个上升沿C 向左移动一位，最后一位补零，同时判断C的高八位是否大于除数B，如是则C的高八位减去B，同时进行移位操作，将C的第二位置1。否则，继续移位操作。经过八个周期后，所得到的C的高八位为余数，第八位为商。从图(1)可清楚地看出此除法器的工作原理。此除法器主要包括比较器、减法器、移位器、控制器等模块。
上传时间： 2014-11-23
上传用户：皇族传媒
根据DFT的基二分解方法，可以发现在第L（L表示从左到右的运算级数，L＝1，2，3…M）级中，每个蝶形的两个输入数据相距B=2^(L-1)个点，同一旋转因子对应着间隔为2^L点的2^(M-L)个蝶形。从输入端开始，逐级进行，共进行M级运算。在进行L级运算时，依次求出个2^(L-1)不同的旋转因子，每求出一个旋转因子，就计算完它对应的所有的2^(M-L)个蝶形。因此我们可以用三重循环程序实现FFT变换。同一级中，每个蝶形的两个输入数据只对本蝶形有用，而且每个蝶形的输入、输出数据节点又同在一条水平线上，所以输出数据可以立即存入原输入数据所占用的存储单元。这种方法可称为原址计算，可节省大量的存储单元。附件包含算法流程图和源程序。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：qiao8960
J2EE高校学籍管理信息系统的设计及实现 本文中的学籍信息管理系统将 Mvc 以ModelViewControl) 模式和J2EE相结合，使界面与业务逻辑彻底分离，在系统架构中各司其职、互不干涉，具有较强的伸缩性、 通用性和可操作性。 文中用统一建模语言UML对系统进行详细分析，并给出了系统的具体设计， 包括系统结构设计、数据库 设计、信息安全访问设计等。 此外，本文还着重描述了系统实现过程中的一些关键技术， 包括在系统数据访问，实 现的 相关技术( 如 数据库连接池技术) 以 及加密技术等。 系统采用基于J ZE E 多层结构，各项应用均在We b上展开，通过We b方式完成用 户与系统的交互。浏览器层为用户提供可视化图形界面 We b服务层响应客户请求，为 客户提供所请求的数据 应用服务层进行应用逻辑计算，完成浏览器请求的相应的商业 计算和业务数据操作 数据库层存储、管理数据信息。采用多层结构的方式使得系统具 有很强的伸缩性、通用性、兼容性和可操作性，每一层能够专注于特定的角色和功能。 系统的实现中采用J a va 的加密技术完成用户信息的加密、 认证功能 采用数据库连接池 技术提高系统的数据库访问效率等。
标签： J2EE ModelViewControl Mvc 管理信息系统
上传时间： 2016-06-01
上传用户：离殇
％radon transform clear all ％ N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2)) x2=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*15*t.^2)) x=x1+x2 ％N=length(x) ％ ambifunb(x ) ％*****************************************RAT naf=ambifunb(x) htl(abs(naf)) ％ [wh,rho,theta]=htl(abs(naf)) colormap([0,0,0]) ％ xlabel( 极半径 ) ％ ylabel( 角度 ) ％**************************************％找出峰值点的坐标,计算初始频率和调频斜率(正确) ％找出峰值点的坐标 b=max(max(wh)) [u,a]=find(wh>=0.8*b)
上传时间： 2014-10-27
上传用户：Yukiseop
给定n个矩阵{A1,A2,…,An}，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察这n个矩阵的连乘积A1A2…An。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序，这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法（有改进的方法，这里不考虑）计算出矩阵连乘积。若A是一个p×q矩阵，B是一个q×r矩阵，则计算其乘积C=AB的标准算法中，需要进行pqr次数乘。
上传时间： 2016-06-18
上传用户：hjshhyy
文章提出了一种基于Sobel算子和网格的二尺度彩色图像边缘检测方法.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。该方法充分考虑到了图像当中可能出现的各种复杂情况，从两个尺度分割图像，弥补了单一方法的不足，提高了分割的正确率。
上传时间： 2013-12-05
上传用户：hxy200501
远程文件传输，实现网络上的文件传输，即可将A计算机上的文件传输至B计算机上。
上传时间： 2014-12-04
上传用户：yuanyuan123
使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-17
上传用户：851197153
