具有鲁棒特性的车载雷达有效目标确定方法,为解决由于车载雷达测量环境复杂而导致的有效目标选取不稳定的问题,提出了车载雷达有效目标的确定方法。
在分析测量环境的基础上,该方法使用同车道最近目标的准则进行目标初选,使用Kalman滤波方法进行目标的有效性检验,并使用有效目标生命周期来进行目标决策。
试验证明:该方法能够适应多种典型工况,有效排除虚假目标、干扰目标及车辆颠簸和摆动的影响,能正确地挑选并稳定地跟踪有效目标,具有一定鲁棒性。
2024/11/6 16:49:28 387KB 车载雷达
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HCIP-Routing&Switching认证HCIP-Routing&Switching认证定位于中小型网络的构建和管理。
HCIP-Routing&Switching认证包括但不限于:网络基础知识,交换机和路由器原理,TCP/IP协议簇,路由协议,访问控制,eSight、AgileController产品介绍,SDN、VXLAN、NFV的基本知识,PDIOI等。
通过HCIP-Routing&Switching认证,将证明您对中小型网络有全面深入的了解,掌握中小型网络的通用技术,并具备独立设计中小型网络以及使用华为路由交换(数通)设备实施设计的能力。
拥有通过HCIP-Routing&Switching认证的工程师,意味着企业有能力搭建完整的中小型网络,将企业中所需的语音、无线、云、安全和存储全面地集成到网络之中,并且能满足各种应用对网络的使用需求,进而提供较高的安全性、可用性和可靠性。
2024/10/25 1:05:53 1.93MB 华为中级认证 HCNP
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从抛物线谈起:混沌动力学引论第二版出版时间:2013年版内容简介  《中外物理学精品书系·前沿系列:从抛物线谈起(混沌动力学引论)(第2版)》可以作为理工科大学高年级学生、研究生和青年教师扩展知识的读物和教学研究参考。
混沌现象普遍存在于自然界和数学模型中。
这是确定论系统在没有外来随机因素时表现出的随机行为。
混沌有着丰富的内在结构而不是简单的无序。
当存在耗散时,高维动力系统的长时间行为集中到相空间中低维、甚至一维的对象上。
因而,研究一维线段上的抛物线映射成为进入耗散系统混沌动力学的捷径。
抛物线映射这个简单“可解”模型所蕴涵的丰富内容,可以导致统计物理和非线性科学中许多深刻的概念,例如周期和混沌吸引子、标度律和临界指数、李雅普诺夫指数和熵、分形分维和重正化群等等。
分析抛物线映射的基本行为,只需要理工科大学低年级的微分学知识,但是要求读者养成自己推导公式和上计算机实践的习惯。
目录第1章最简单的非线性模型1.1什么是非线性1.2非线性演化方程1.3虫口变化的抛物线模型1.4其他简单映射举例第2章抛物线映射2.1线段映射的一般讨论2.2稳定和超稳定周期轨道2.3分岔图里的标度性和自相似性2.4分岔图中暗线的解释2.5周期窗口何处有--字提升法2.6实用符号动力学概要第3章倍周期分叉序列3.1隐函数定理和倍周期分叉3.2倍周期分岔定理的证明3.3施瓦茨导数和辛格尔定理的证明3.4重正化群方程和标度因子3.5线性化重正化群方程和收敛速率3.6外噪声和它的标度因子第4章切分岔4.1周期3的诞生4.2阵发混沌的几何图像4.3阵发混沌的标度理论4.4阵发混沌的重整化理论4.51倍周期序列的标度性质第5章一维映射的周期数目5.1沙尔可夫斯基序列和李-约克定理5.2数论函数和波伊阿定理5.3单峰映射的周期窗口数目5.4多峰映射的周期窗口数目5.5周期轨道与纽结第6章混沌映射6.1满映射6.2轨道点的密度分布6.3同宿轨道6.4混沌吸引子的激变6.5粗粒混沌第7章吸引子的刻画7.1功率谱分析7.2李雅普诺夫指数7.3维数的各种定义7.4一维映射中的分形7.5满映射维数谱中的“相变”7.6测度熵和拓扑熵7.7符号序列的语法复杂性第8章过渡过程8.1倍周期分岔点附近的临界慢化指数8.2过渡过程的功率谱8.3奇怪排斥子和逃逸速率8.4过渡混沌参考文献
2024/10/24 11:08:49 61.54MB 郝柏林 混沌动力学 第二版   2013年
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个人使用MSP430F149实现的ModbusRTU协议,利用定时器TB来实现计算3.5T的时间间隔,代码完全可用,因为评论无法回复,在压缩包内附有编译无错误和运行时测试例子的截图证明,并附有modbus协议中文参考资料,使用时直接将.h和.c文件包含进工程,修改对应IO和串口即可,使用芯片为MAX3485。
2024/10/21 1:02:10 427KB msp430 modbus
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论文结合一个具体算例,分别采用基于传统非线性的LINGO规划方法和在环境下采用遗传算法MATLAB求解所建模型,计算结果证明了采用遗传算法求解模型的可行性。
2024/10/19 13:39:56 5.88MB 遗传算法
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1本课题研究的意义近来随着计算机的快速发展,各种各样的电脑游戏层出不穷,使得我们能有更多的娱乐项目,而棋类游戏能起到锻炼人的思维和修身养性的作用,而且棋类游戏水平颇高,大有与人脑分庭抗礼之势。
其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表;
其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱。
越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活,人工智能的重要性如今显而易见。
自己对人工智能比较感兴趣,而五子棋游戏程序的开发实现这个课题,正好提供给我这样一个研究的机会,通过对人工智能中博弈方面的研究(人机对弈),让我在简单的人机对弈全局设计,以及具体到相关算法上有了深入的了解。
人工智能属于计算机科学的领域,它以计算机技术为基础,近几十年来,它的理论和技术已经日益成熟,应用领域也正在不断扩大,显示出强大的生命力。
人工智能大致可以分成几个学科,它们每一个都是独特的,但是它们常常又互相结合起来完成设计任务,这时,这些学科之间的差别就变的很模糊。
人工智能在专家系统,自然语言理解,自动定理证明,自动程序设计,人工智能在机器人学、模式识别、物景分析、数据库的智能检索、机器下棋(实质上是博弈论问题)和家用电器智能化等领域都有广泛的应用。
而这个课题就是和人工智能中的博弈论领域紧密相关的。
这个题目核心是人工智能和Socekt编程,。
并且人工智能中的博弈部分,由于采用了大量的搜索算法,其中很多被利用到各方面。
它的概念、方法和技术,正在各行各业广泛渗透。
智能已经成为当今各种新产品、新装备的发展方向。
所以,趁着这个机会,对人工智能中比较容易实现的人机博弈进行了解研究学习,也是很实用且很有必要的。
2024/10/15 19:21:56 1.1MB 五子棋游戏 Java 源代码 论文
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ENVI  ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件;
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案,它提供先进的,人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天,众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋,测绘勘察和城市与区域规划等行业。
  创建于1977年的RSI(现为ITTVisualInformationSolutions公司)已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000,遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年,ENVI被美国国家影像制图局(NIMA)等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司,并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司,ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷,更多的新功能与算法加进到新版本中。
  强大的影像显示、处理和分析系统  ENVI包含齐全的遥感影像处理功能:常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
  ENVI对于要处理的图像波段数没有限制,可以处理最先进的卫星格式,如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA,并准备接受未来所有传感器的信息。
  强大的多光谱影像处理功能  ENVI能够充分提取图像信息,具备全套完整的遥感影像处理工具,能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计,完整的分类及后处理工具,及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包,可支持各种投影类型。
同时,ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理,可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
  更便捷地集成栅格和矢量数据  ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能,如:校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能,并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能,可以给影像添加地图投影,并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合,建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据,缓冲区分析,创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
  ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据  用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据,用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率,用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号,并创建幅度图像和相位图像。
  地形分析工具  ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能,能按用户制定路径飞行,并能将动画序列输出为MPEG文件格式,便于用户演示成果。
  准备您的影像  ENVI提供了自动预处理工具,可以快速、轻松地预处理影像,以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI,您可以对影像进行以下处理:  •正射校正  •影像配准  •影像定标  •大气校正  •创建矢量叠加  •确定感兴趣区域(ROIs)  •创建数字高程模型(DEMs)  •影像融合,掩膜和镶嵌  •调整大小,旋转,或数据类型转换  探测影像  ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具,让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括:浏览大型数据集和元数据,对影像进行视觉对比,创建强大的3D场景,创建散点图,探测像素特征等。
  分析影像  ENVI提供了业界领先的图像处理功能,方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
  数据分析工具  ENVI包括一套综合数据分析工具,通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
  •创建地理空间统计资料,如自相关系数和协方差  •计算影像统计信息,如平均值、最小/最大值、标准差  •提取线性特征  •合成雷达影像  •主成分计算  •变化检测  •空间特征测量  •地形建模和特征提取  •应用通用或自定义的滤波器  •执行自定义的波段和光谱数学函数  光谱分析工具  光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应,来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的,易于使用的光谱分析工具,能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能:  •监督和非监督方法进行影像分类  •使用强大的光谱库识别光谱特征  •检测和识别目标  •识别感兴趣的特征  •对感兴趣物质的分析和制图  •执行像素级和亚像素级的分析  •使用分类后处理工具完善分类结果  •使用植被分析工具计算森林健康度  共享您的信息  ENVI能轻松地整合现有的工作流,让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
  自定义您的地理空间影像应用  ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义,以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台,可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具,甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
  自2007年起,与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作,ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式,最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。
2024/10/15 19:08:32 2.72MB envi
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C语言编写的IEEE30节点潮流计算程序,经过仿真和验证证明程序编写正确,可以和matpower进行对比验证。

2024/10/13 21:10:43 16KB 潮流计算 C语言
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本论文讲叙了递归程序的正确证明,本文实际是程序设计方法学的平时论文,主要讲叙了递归程序证明的集中方法,并举例论证。
2024/10/13 15:43:41 104KB 递归 程序 证明
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对于一类状态无法测量的非线性系统,当系统的输出被异步采样时,通过引入状态观测器,提出了一种输出反馈分布式模型预测控制算法。
证明了估计状态和实际系统状态的误差是有界的。
并且保证闭环系统的估计状态最终被限制在包含原点的区域中。
结果,实际系统的状态最终受到限制。
仿真实例验证了所提出的分布式控制方法的有效性。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡