实验源代码 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("请输入矩阵第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可传递闭包关系矩阵是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元关系的可传递闭包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("请输入矩阵的行数 i: "); scanf("%d",&k); 四川大学实验报告 printf("请输入矩阵的列数 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上传时间： 2016-06-27
上传用户：梁雪文以
通过Wiimote对红外LED灯的识别定位，从而判断出载有对红外LED的物体实时位置。
上传时间： 2017-04-06
上传用户：15172359139
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
标签： slam
上传时间： 2019-09-15
上传用户：zhudx2007
机器视觉系统应用日益广泛，工业相机（机器视觉系统的“眼睛”）作为整个系统中处于核心的部件，要求有较高的图像质量和较高的传输速度，然而成本也相应的增加。目前嵌入式机器视觉控制器大都是留有标准数据协议接口。在这样的控制器系统上构建机器视觉系统，需要购买昂贵的标准接口CCD相机，提高了机器视觉系统构建的成本。由此可见，减少相机成本是减少整个机器视觉控制系统成本的一个有效途径.本课题研发了一款适用于嵌入式机器视觉测控一体机的CCD工业相机，相机与控制器之间的接口没有采用标准的工业总线协议，而是设计了一种自定义并口协议，充分的将CCD相机与控制器融合于一体，节约了购买标准接口CCD相机的成本。本课题设计难点是：（1）理解复杂的CCD时序，并配置AD9929以产生CCD驱动时序；（2）实现数据高速捕捉并能够保证图像显示质量。本课题设计主要有两个部分组成：CCD驱动电路的设计和高速CCD图像捕捉.CCD驱动电路采用专用的CCD驱动信号处理芯片AD9929，这样简化了CCD信号模拟前端设计，提高了设计的稳定性。高速CCD数据捕捉的实现采用的是DSP+FPGA架构，有三部分组成：FPGA的模块设计、DSP的PDT方式数据传输和基于DNK的以太网设计。其中，FPGA模块设计主要实现以下功能：（1）作为后续数据传输的缓冲区：（2）作为DSP的外设控制CCD图像数据采集与DSP PDT传输同步.DSP相关设计主要是实现图像数据的存储，与上位机通信以及在上位机上图像显示。测试结果表明，该相机图像清晰度高，传输速快，达到了预期的结果，成功的将CCD相机融入了嵌入式机器视觉测控一体机中.
上传时间： 2022-06-23
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便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势，在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是：首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令，然后成像系统根据命令控制探头发射超声波，并对回波信号处理、合成图像，最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响，但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足：第一、采用的是单片机控制步进电机，控制精度不高，导致成像系统采样不精确；第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙，影响超声图像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列单片机，测量速度太慢，同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足，提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分，使电机旋转更匀速，提高了采样精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA内实现数字扫描变换，提高了图像分辨率；人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU，改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作，软件的编写、调试，结果表明，本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险（诸如地震、抗洪）中发挥作用，同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：helmos
基于计算机技术的机器视觉系统已广泛应用于工业生产领域，大幅提高了生产效率与精度。随着信息科学的飞速发展，人们面临的机器视觉系统的应用环境更加复杂，对机器视觉系统的要求也越来越高。本论文论述了用于检测目标并确定其空间坐标位置的立体视觉系统的设计。论文包含三个主要部分：立体视觉系统硬件设计、立体视觉系统的FPGA逻辑设计和Nios II程序设计、立体视觉系统的测试和测量。
上传时间： 2013-11-12
上传用户：tom_man2008
在线医药销售管理系统(b/s)
上传时间： 2013-12-19
上传用户：moerwang
B/S结构的网上学生选课系统
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上传时间： 2015-02-05
上传用户：15071087253
图书查询系统 (B/S网络版)
上传时间： 2013-12-29
上传用户：fnhhs
