费恩曼（R．P．Feynman）1918年生于布鲁克林区，1942年在普林斯顿获得博士学位。第二次世界大战期间在洛斯阿拉莫斯，尽管当时他还很年轻，但已在曼哈顿计划中发挥了重要作用。以后，他在康奈尔大学和加利福尼亚理工学院任教。1965年，因他在量子电动力学方面的工作和朝永振一郎及施温格（J．Schwinger）同获诺贝尔物理学奖。费因曼博士获得诺贝尔奖是由于成功地解决了量子电动力学理论问题，他也创立了说是液氦中起流动性现象的数学理论。此后，他和盖尔曼（M.Gell-Mann）在B衰变等弱相互作用领域内做出了奠基性的工作。在以后的几年里，他在夸克理论的发展中起了关键性的作用，提出了他的高能质子碰撞过程的部分子模型。除了这些成就之外，费恩曼博士将新的基本计算技术及记号法引时物理学，首先是无处不在的费恩曼图，在近代科学历史中，它比任何其他数学形式描述都更大地改变了对基本物理过程形成概念及进行计算的方法。费恩曼是一位卓越的教育家。在他区得的许多奖项中，他对1972年获得的奥斯特教学奖章特别感到自豪。在1963年第一次出版的《费恩曼物理学讲义》被《科学叛国人》杂志的一位评论员描写为“咬不动但富于营养并且津津有味。25年后它仍是教师和最好的初学学生的指导书”。为了使外行的公众增加对物理学的了解，费恩曼博士写了《物理定律和量子电动力学的性质：光和物质的奇特理论》。他还是许多高级出版物的作者，这些都成为研究人员和学生的经典参考书和教科书。费恩曼是一个活跃的公众人物。他在挑战者号调查委员会里的工作是从所周知的，特别是他的著名的O型环对寒冷的敏感性的演示，这是一个优美的实验，除了一杯冰水以外其他什么也不需要。费恩曼博士1960年在加利福尼亚州课程促进会中的工作却很少人知道，他在会上抨击了教材的平庸。仅仅罗列费恩曼的科学和教育成就并没有恰当抓信这个人的本质。即使是他 最最技术性的出版物的读者都知识道，费恩曼活跃的多面的人格在他所有的工作中都闪闪发光。除了作为物理学家，在各种不同的场合下他变成不同的人物：有进是无线电修理工，有时是锁具收藏家，艺术家、舞蹈家、邦戈（bongo）鼓手，甚至玛雅象形文字的解释者。对他的世界人们永远好奇，他是一个典型的经验主义者。费恩曼于1998年2月15日在洛杉矶逝世。
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上传时间： 2022-04-24
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基于STM32的嵌入式语音识别模块设计摘要：介绍了一种以ARM 为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex—M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统~c／os—II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。关键词：ARM；语音识别；对话管理；LD3320；~,c／os—II引 言服务机器人以服务为目的，冈此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向 ]。目前主流的语音识别技术是基于统计模式。然而，由于统计模型训练算法复杂，运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题l2 ]。嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。1 模块整体方案及架构语音识别的基本原理 如图1所示。语音识别包括
上传时间： 2022-04-30
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本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。全书共17章，内容包括：自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲自适应滤波器、神经网络、非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。目录背景与预览第1章 随机过程与模型第2章 维纳滤波器第3章 线性预测第4章 最速下降算法第5章 最小均方自适应滤波器第6章 归一化最小均方自适应滤波器第7章 频域和子带自适应滤波器第8章 最小二乘法第9章 递归最小二乘自适应滤波器第10章 卡尔曼滤波器第11章 平方根自适应滤波器第12章 阶递归自适应滤波器第13章 有限精度效应第14章 时变系统的跟踪第15章 无限脉冲响应自适应滤波器第16章 盲反卷积第17章 反向传播学习后记附录A 复变量附录B 对向量微分附录C 拉格朗日乘子法附录D 估计理论附录E 特征分析附录F 旋转和映射附录G 复数Wishart分布术语参考文献 现在网上流传的技术类书籍好多都是预览版本，此书为全本，非常难得，现在分享给大家，希望对大家有所帮助。
标签： 自适应滤波器
上传时间： 2022-05-14
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说明：原文（英语）来自Freescale Semiconductor，Inc.的应用文档，作者，T.C.Lun，Applications Engineering，Microcontroller Division，Hong Kong.文档分为下列几个部分：PART 1 观EMC PART 2器件的选择及电路的设计PART 3印刷电路板layout技术附录A EMC术语表附录B 抗干扰测量标准第一部分 EMI和EMC纵览：在现代电子设计中EMI是一个主要的问题。为抗干扰，设计者婴么除掉干扰源，要么保护受影响的电路，最终的目的都是为了达到电磁兼容的目的仅仅达到电磁兼容也许还不够。虽然电路工作在板级，但它有可能对系统的共他部件辐射噪音、干扰，从而引起系统级的问题。此外，系统毅或者设备级的EMC不得不满足某些辐射标准，以便不影响其他设备。许多发达国家在电子产品上有非常严格的EMC标准。为了达到这些要求，设计者必须考虑从板极开始的EMI抑制。一个简单的EMI模型包含三个元素，如图1所示：1.EMI源2.耦合路径3.感应体
上传时间： 2022-06-20
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矢量控制（FOC）基本原理一、基本概念1.1模型等效原则交流电机三相对称的静止绕组A、B、C，通以三相平衡的正弦电流时，所产生的合成磁动势是旋转磁动势F，它在空间呈正弦分布，以同步转速o1（即电流的角频率）顺着A-B-C的相序旋转。这样的物理模型如图1-1a所示。然而，旋转磁动势并不一定非要三相不可，单相除外，二相、三相、四相……等任意对称的多相绕组，通以平衡的多相电流，都能产生旋转磁动势，当然以两相最为简单。图1-1b中绘出了两相静止绕组a和β，它们在空间互差90°，通以时间上互差90°的两相平衡交流电流，也产生旋转磁动势F。再看图1-1c中的两个互相垂直的绕组M和T，通以直流电流in和i，产生合成磁动势F，如果让包含两个绕组在内的整个铁心以同步转速旋转，则磁动势F自然也随之旋转起来，成为旋转磁动势。把这个旋转磁动势的大小和转速也控制成与图1-1a一样，那么这三套绕组就等效了。
上传时间： 2022-06-30
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精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践（第二版）PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法
标签： Visual C++ 数字图像模式识别技术
上传时间： 2022-07-09
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交换（switching）是按照通信两端传输信息的需要，用人工或设备自动完成的方法，把要传输的信息送到符合要求的相应路由上的技术的统称。交换机根据工作位置的不同，可以分为广域网交换机和局域网交换机。广域的交换机（switch）就是一种在通信系统中完成信息交换功能的设备，它应用在数据链路层。交换机有多个端口，每个端口都具有桥接功能，可以连接一个局域网或一台高性能服务器或工作站。实际上，交换机有时被称为多端口网桥。 [1] 在计算机网络系统中，交换概念的提出改进了共享工作模式。而HUB集线器就是一种物理层共享设备，HUB本身不能识别MAC 地址和IP地址，当同一局域网内的A主机给B主机传输数据时，数据包在以HUB为架构的网络上是以广播方式传输的，由每一台终端通过验证数据报头的MAC地址来确定是否接收。也就是说，在这种工作方式下，同一时刻网络上只能传输一组数据帧的通讯，如果发生碰撞还得重试。这种方式就是共享网络带宽。通俗的说，普通交换机是不带管理功能的，一根进线，其他接口接到电脑上就可以了
标签： 交换机
上传时间： 2022-07-23
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解析深度学习：语音识别实践》是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。
上传时间： 2022-07-24
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智能机器人硬件功能模块介绍1.核心控制板：raspberry b+（树莓派B+）：一种卡片式电脑。树莓派是只有信用卡大小的卡片式电脑，其系统基于Linux。截止至2012年6月1日，树莓派只有A和B两个型号，主要区别：A型：1个USB、无有线网络接口、功率2.5W,500mA、256MB RAM；B型：2个USB、支持有线网络、功率3.5W，700mA、512MB RAM。2.底层电路驱动芯片：Arduino 。Mega2560的处理器核心是ATmega2560，同时具有54路数字输入/输出口（其中16路可作为PWM输出），16路模拟输入，4路UART接口，一个16MHz晶体振荡器，一个USB口，一个电源插座，一个ICSP header和一个复位按钮。Arduino Mega2560也能兼容为Arduino UNO设计的扩展板。3.底层硬件：驱动电路、控制电路 包括（ln298、hc-06蓝牙模块、舵机、摄像头、麦克风、无线网卡、电机、地盘、传感器若干、材料等） 4.工作原理：树莓派用来处理上层指令、运用大型代码、和代码整合等，例如：人脸识别、语音识别、邮件发送、环境数据上传到互联网、获取网络指令等。通过串口通讯和底层驱动芯片arduino进行交互，和数据传输。arduino则负责底层电路的驱动、环境检测、快速机动、预报处理等工作1.该项目中我们自主研发了一套无线充电设备，最大的转换效率可以达到40%，安装在机器人的底端，可以实现机器人长时间的工作而不需要人为去充电，解决了用户不在家机器人也能正常工作的问题。该项目已经获得了专利。
上传时间： 2022-07-25
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本次毕业论文的内容主要包括两个方面：（1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法，确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理，即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得；再根据面部特征提取出人脸的大致框架，通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素，要尽可能的提高人脸识别的时间效率，提高识别率。（2）设计出GUI界面，实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数，方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息，选择想要运行的程序，实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象（Object)，主要包含读入图像，转换颜色空间，皮肤概率图像，皮肤二值化和定位五个部分，其中使用了开关按钮（ToggleButton)、静态文本框（Static Text)、坐标系（Axes)和面板（Pane1)按钮，要对其进行合理布局，注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境，注意控件的选用和参数设置，会根据设计要求对GUI界面进行布局，注意回调函数的编写，以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别，能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像，会出现漏检和错检的现象，需要进一步改进。
上传时间： 2022-07-28
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