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
#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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基于TMS320F2812 光伏并网发电模拟装置PROTEL设计原理图+PCB+软件源码+WORD论文文档,硬件采用2层板设计，PROTEL99SE 设计的工程文件，包括完整的原理图和PCB文件，可以做为你的学习设计参考。 摘要：本文实现了一个基于TMS320F2812 DSP芯片的光伏并网发电模拟装置，采用直流稳压源和滑动变阻器来模拟光伏电池。通过TMS320F2812 DSP芯片ADC模块实时采样模拟电网电压的正弦参考信号、光伏电池输出电压、负载电压电流反馈信号等。经过数据处理后，用PWM模块产生实时的SPWM 波，控制MOSFET逆变全桥输出正弦波。本文用PI控制算法实现了输出信号对给定模拟电网电压的正弦参考信号的频率和相位跟踪，用恒定电压法实现了光伏电池最大功率点跟踪（MPPT），从而达到模拟并网的效果。另外本装置还实现了光伏电池输出欠压、负载过流保护功能以及光伏电池输出欠压、过流保护自恢复功能、声光报警功能、孤岛效应的检测、保护与自恢复功能。系统测试结果表明本设计完全满定设计要求。关键词：光伏并网，MPPT，DSP Photovoltaic Grid-connected generation simulator Zhangyuxin，Tantiancheng，Xiewuyang(College of Electrical Engineering, Chongqing University)Abstract: This paper presents a photovoltaic grid-connected generation simulator which is based on TMS320F2812 DSP, with a DC voltage source and a variable resistor to simulate the characteristic of photovoltaic cells. We use the internal AD converter to real-time sampling the referenced grid voltage signal, outputting voltage of photovoltaic, feedback outputting voltage and current signal. The PWM module generates SVPWM according to the calculation of the real-time sampling data, to control the full MOSFET inverter bridge output sine wave. We realized that the output voltage of the simulator can track the frequency and phase of the referenced grid voltage with PI regulation, and the maximum photovoltaic power tracking with constant voltage regulation, thereby achieved the purpose of grid-connected simulation. Additionally, this device has the over-voltage and over-current protection, audible and visual alarm, islanding detecting and protection, and it can recover automatically. The testing shows that our design is feasible.Keywords: Photovoltaic Grid-connected，MPPT，DSP 目录引言 11. 方案论证 11.1. 总体介绍 11.2. 光伏电池模拟装置 11.3. DC-AC逆变桥 11.4. MOSFET驱动电路方案 21.5. 逆变电路的变频控制方案 22. 理论分析与计算 22.1. SPWM产生 22.1.1. 规则采样法 22.1.2. SPWM 脉冲的计算公式 32.1.3. SPWM 脉冲计算公式中的参数计算 32.1.4. TMS320F2812 DSP控制器的事件管理单元 42.1.5. 软件设计方法 62.2. MPPT的控制方法与参数计算 72.3. 同频、同相的控制方法和参数计算 8
标签： tms320f2812 光伏 并网发电 模拟 protel pcb
上传时间： 2021-11-02
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
上传用户：XuVshu
MC9328MX1 自举模式下的b-record 格式代码
上传时间： 2014-01-04
上传用户：hjshhyy
一个功能比较强大（大多数人都没见过）、调用十分方便灵活、适合于B/S架构、思路别出心裁（坚决不与具体业务、具体数据源、具体列表相结合,能自定义文字信息和显示样子）。就算目前做得并非十全十美，相信见到以后还是会超出您的想象。具体参见源码例子和文档。
上传时间： 2014-01-01
上传用户：四只眼
sshC B B 官方教学区 » 原创：ajax入门自编清淅1024*800(链接己修正) » 发表回复
上传时间： 2017-07-11
上传用户：84425894
清华大学数据结构课上实现的B+树，设计一个4阶B+树，包括： (1) 叶子的每个记录应该包括4字节（long）关键码值和60字节的数据字段(存储文件名等，可以自定)，设每个叶子可以存储5条记录，而内部节点应该是关键码值/指针对。此外，每个节点还应该有指向同层下一个节点的指针、本节点存储的关键码数等； (2) 此4阶B+树应该支持插入、删除以及根据给定关键码值进行精确检索与关键码范围检索； (3) 显示（打印）此4阶B+树的生长(含删除节点)过程实例；
上传时间： 2014-08-05
上传用户：ywqaxiwang
车牌定位－－－VC++源代码程序 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： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
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： 2014-01-08
上传用户：songrui
