#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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x=[1,2,0,-1,3,2];h=[1,-1,1]; y1=x*h(1); y2=x*h(2); y3=x*h(3); Y1=[0,0,y1]; Y2=[0,y2,0]; Y3=[y3,0,0]; y=Y1+Y2+Y3; L=-2:1:5; figure(1); subplot(211);stem(L,y,'*'); xlabel('L');ylabel('y');title('(1)'); X=x.';X=X'; r1=X*y(1);r2=X*y(2);r3=X*y(3);r4=X*y(4); r5=X*y(5);r6=X*y(6);r7=X*y(7);r8=X*y(8); R1=[0,0,0,0,0,0,0,r1];R2=[0,0,0,0,0,0,r2,0]; R3=[0,0,0,0,0,r3,0,0];R4=[0,0,0,0,r4,0,0,0]; R5=[0,0,0,r5,0,0,0,0];R6=[0,0,r6,0,0,0,0,0]; R7=[0,r7,0,0,0,0,0,0];R8=[r8,0,0,0,0,0,0,0]; R=R1+R2+R3+R4+R5+R6+R7+R8; n=-7:5; subplot(212);stem(n,R);title('(2)');
标签： ketang
上传时间： 2020-11-10
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高精度模数转换芯片ADS1256 ads1255驱动C源码+技术资料合集:24位AD转换器ADS1255及其应用.pdfads1255.cads1255.hADS1255信息采集.pdfADS1256.Cads1256.hADS1256_old.Cads1256_old.hADS1256芯片资料.pdfSTM32_USB_ADS1256新型8通道ADS1256应用.pdf网络上的ADS1256或1255参考程序高精度模数转换器ADS1256的原理和应用.pdf24位AD转换器ADS1255及其应用.PDF35738598c51_ads125577433660comm_termo_V4ADS1255-52ads1256ADS1256(new)ADS1256AATIchinese_H86新型8通道24位△—∑型模数转换器ADS1256的原理及应用
标签： 模数转换芯片 ads1256 ads1255 驱动 ad转换
上传时间： 2021-10-28
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ADS1256 ads1255资料大集合（软件驱动源码+硬件论文资料）,包括了ADS1256芯片资料的datasheet、中文应用论文资料、基于STM32的例ADS1256程序，已经调通测试过的（还有一些是网络上面收集的程序24位AD转换器ADS1255及其应用.pdfads1255.cads1255.hADS1255信息采集.pdfADS1256.Cads1256.hADS1256_old.Cads1256_old.hADS1256芯片资料.pdfSTM32_USB_ADS1256新型8通道ADS1256应用.pdf网络上的ADS1256或1255参考程序高精度模数转换器ADS1256的原理和应用.pdfADS1255-52ads1256ADS1256(new)ADS1256AATIchinese_H86新型8通道24位△—∑型模数转换器ADS1256的原理及应用
上传时间： 2021-11-05
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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
#nclude<reg51.h>#include<intrins.h>#销nclude<math.h>#include<string.h>struct PID{unsigned int SetPoint；//设定目标 Desired Value unsigned int Proportion；//比例常数Proportional Const unsigned int integral；//积分常数Integral Const unsigned int Derivative://微分常数Derivative Const unsigned int LastError；//Emorl-1]unsigned int PrevError；//Errorl-2]unsigned int SumError；//Sums of Errors struct PID spid；//PID Control Structure unsigned int rout；//PID Response（Output）unsigned int rin://PID Feedback（Input）sbit data1=P100；sbit clk=P141；sbit plus=P240；sbit subs=P241：sbit stop=P22；sbit output=P34；sbit DQ=P33；unsigned char flag，flag_1=0；unsigned char high_time，low_time，.count=0，/占空比调节参数unsigned char set_temper=35；unsigned char temper；unsigned chari：unsigned charj=0；unsigned ints；
上传时间： 2022-07-02
上传用户：xsr1983
卡尔曼滤波器matlab源代码。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 这是我课程设计时做的。
标签： function myKalman matlab PY
上传时间： 2014-10-28
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含t h r e a d x,u c o s 的b s p
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上传时间： 2015-06-29
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考察例1 4 - 8中的1 4个点。A中的最近点对为(b,h)，其距离约为0 . 3 1 6。B中最近点对为 (f, j)，其距离为0 . 3，因此= 0 . 3。当考察 是否存在第三类点时，除d, g, i, l, m 以外 的点均被淘汰，因为它们距分割线x= 1的 距离≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比较区中没有点，只需考察i 即可。i 的比较区中仅含点l。计算i 和l 的距离，发现它小于，因此(i, l) 是最近
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上传时间： 2013-12-03
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convert numbers from h to d or b to h
上传时间： 2014-11-17
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