【问题描述】 在一个N*N的点阵中，如N=4,你现在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通过上、下、左、右四种移动方法，在迷宫内行走，但是同一个位置不可以访问两次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑数字A[1..4]分别表示迷宫第I列中需要访问并仅可以访问的格子数。右边一行加下划线数字B[1..4]则表示迷宫第I行需要访问并仅可以访问的格子数。如图中带括号红色数字就是一条符合条件的路线。 给定N，A[1..N] B[1..N]。输出一条符合条件的路线，若无解，输出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分别表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【输入格式】 第一行是数m (n < 6 )。第二行有n个数，表示a[1]..a[n]。第三行有n个数，表示b[1]..b[n]。 【输出格式】 仅有一行。若有解则输出一条可行路线，否则输出“NO ANSWER”。
标签： 点阵
上传时间： 2014-06-21
上传用户：llandlu
该项目是用PIC16F630单片机构建一个简单的电容式触摸感应开关方案。占用PIC16F630的片上比较器，内部基准电压，Time0定时器，Time1定时器。
标签： PIC16F630
上传时间： 2015-03-05
上传用户：lili
该项目是用PIC16F630单片机构建一个简单的电容式触摸感应开关方案。占用PIC16F630的片上比较器，内部基准电压，Time0定时器，Time1定时器。
标签： PIC16F630
上传时间： 2015-03-05
上传用户：lili
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
手册说明；MLX90614 是一款红外非接触温度计 由于集成了低噪声放大器、 17 位模数转换器和强大的数字信号处理芯片 MLX90302，使得高精度和高分辨度的 温度计得以实现。计算所得物体温度和环境温度存储在 MLX90302 的 RAM 单元，温度分辨率为 0.01 ˚C，并 可通过两线 SMBus 兼容协议接口 (0.02°C 分辨率)或是 10 位 PWM (脉宽调制) 输出模式输出。
上传时间： 2017-03-05
上传用户：cq_tianli
#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
上传用户：Aa123456789
红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点，被广泛应用于电力设备的监测与诊断 中，而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比， 电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型难以精确定位到目标。针对此问题，该文对 YOLOv3 模型进行改进：在其骨干 网络中引入跨阶段局部模块；将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中；加入马赛克 （Mosaic）数据增强技术和 Complete-IoU（CIoU）损失函数。将改进后的模型在四类具有相似波纹 外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试，每类的检测精度均能达到 92%以上。最后， 将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估。结果表明：不同阈值下，该 文提出的改进模型获得的平均精度均值优于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改进后的 YOLOv3 模型尽管在检测速度上相比原 YOLOv3 模型有所牺牲，但仍明显高于其他两种模型。对 比结果进一步验证了所提模型的有效性。
上传时间： 2021-10-30
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论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
上传用户：jiabin
基于FPGA的红外热成像温度检测算法研究要#以非制式冷红外焦平面技术为基础的非制冷式热成像仪以其价格低~体积小的优势s在非接触式测温领域得 到广泛的应用 目前市面上的热成像仪对温差的识别非常敏感s但是无法通过从热成像仪获得的电信号数据得知目 标的具体温度 而能够进行非接触式测温的成品热成像仪不仅价格高昂s而且保密的封装使得二次开发的难度较大 基于以上问题s本文搭建基于 FPGA 和 MATALB的热成像系统s得到了一种温度检测算法的获取方法 通过该实验 方法来取得由电信号转换为具体温度的算法及其关键系数 实验结果表明s该温度算法的误差较小s在温度测量预警 系统有较强的工程意义 关键词#红外热像仪3FPGA3MATLAB3温度检测 中图分类号#TN211 文献标识码#A 国家标准学科分类代码#510.1
上传时间： 2022-02-14
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光学相干层析（Optical Coherence Tomography，OCT成像方法具有高分辨率，非接触，无损伤等优点，应用前景十分广阔。但其实用性受到成像速度和稳定性的限制，而成像速度和稳定性主要是受到扫描方式的限制，采用频域快扫描延迟线可以解决这些问題。本裸题研究日的是为基于频域快扫描延迟线的不同用途的光学相干层析成像系统中的信号探测电路设计提供理论依据和设计范例，为光学相干层析成像产业化提供参考依据。本文的研究内容主要包括以下几个方面：（1）研制基于颚域快扫描延迟线参考臂的实用型OCT系统，在理论分析基础上给出实际OCT系统中信号探测电路主要参数计算依据。（2）通过设计用于高散射介质成像的光源中心波长为1310nm的OCT系统信号探测电路，给出高分辨率，高信噪比OCT系统信号探测电路设计。（3）通过设计用于高吸收介质成像的光源中心波长为820mm的快速OCT系统信号探测电路，给出高成像速度OCT系统信号探测电路设计（4）对OCT系统进行测试，对不同样品成像，验证设计的信号探测电路能够工作。本文中由理论分析得到采用频域快扫描延迟线的OCT系统信号主要参数的计算公式为探测电路设计提供了理论依据：两套OCT系统信号探测电路设计及实现不仅为OCT珠宝（珍珠）检测和眼科检测的实际应用提供可行性，同时还对不同用途、不回性能侧重点的OCT系统信号探测电路设计具有一定的参考价值。关键词光学相干层析：快扫描延迟线：光电探测：电路设计
上传时间： 2022-03-14
上传用户：shjgzh
