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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SnipasteXP版是一款非常强大电脑截图工具。
它可以将剪贴板里的文字转换为图片窗口,可以对其进行缩放、旋转、翻转、设为半透明等操作,赶紧试试吧!功能特点强大的截图  自动检测界面元素区域  像素级的鼠标移动控制、截图范围控制  取色器(试试F1,C,F3)  历史记录回放(,/.)  支持多屏  支持高分屏  把图片作为窗口置顶显示  支持将剪贴板中的以下内容转为图片  图像  纯文本  HTML文本  颜色信息  图像文件:PNG,JPG,BMP,ICO,GIF等  图片窗口支持的操作  缩放(鼠标
2024/10/5 4:47:52 9.44MB 截图工具 SnipasteXP
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该软件是基于最小区域圆法计算的。
是免费软件。
是Dos版,要求输入的数据格式是每点按极坐标输入,各点要均匀分布在圆周上。
2024/10/3 4:09:58 79KB 机械电子
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毕业设计智能物流,实现物流查询,有两个端,一个后台端,一个前台点,自己真心真意做出来的,自动生成订单信息二维码,含有开题答辩PPT,物流实时查询,后台大数据显示快到几件区域,后台用户,快递员增删改查管理!物超所值!
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MSER用Matlab实现的代码,通过区域特征提取可以进行图像配准
2024/9/30 13:23:34 1KB MSER
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编写此代码的目的是解决17年美赛D题,采用排队论模型进行仿真,计算出各个区域的总耗费时间,找出瓶颈区域和解决方案,代码为原创,是多通道多服务台混联式模型,谢谢支持。
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1.屏幕录像机2.可以录制屏幕的指定区域
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21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展,目前在图片背景内提取文字区域,是人们研究的对象。
在图像中实现文字区域的定位研究,不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵,而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域,具有重大的应用前景。
文字区域的定位一般分为两个步骤:首先确定包含文字的大致区域,然后再对该区域进行精确的定位。
本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究,并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法,该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。
MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确,同时效率比较高,具有一定的应用价值。
2024/9/28 15:55:55 735KB 文字定位  边缘检测 特征提取
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四叉树分割合并代码。
将图像通过四叉树分割成若干区域,符合一致性准则区域不予分割,最终得到部分区域。
2024/9/27 20:28:10 6KB 四叉树分割 一致性区域 opencv c++
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Cuprite(矿区图)是高光谱解混研究的最基准数据集,涵盖美国内华达州拉斯维加斯的Cuprite矿区,原始数据有224个波段,从370nm至2480nm。
在移除有噪声的通道(1--2和221-224)和吸水通道(104-113和148-167)后,仍然有188个通道。
250×190个像素的区域被认为存在14种矿物。
由于类似矿物的变体之间存在细微差别,最终确定为12名成员,总结如下"#1Alunite","#2Andradite","#3Buddingtonite","#4Dumortierite","#5Kaolinite1","#6Kaolinite2","#7Muscovite","#8Montmorillonite","#9Nontronite","#10Pyrope","#11Sphene","#12Chalcedony".
2024/9/27 13:43:54 12.92MB 高光谱解混 Cuprit
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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