基于混合耦合开环谐振器的UHF三阶5位数字可调带通滤波器
2025/2/19 16:02:07 367KB 研究论文
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labview设计的巴特沃斯滤波器,参数可自由选择。
读取TXT文件数据,显示滤波先后的波形及频谱。
labview代码中结合了matlab代码
2025/2/19 7:46:45 85KB matlab labview
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粒子滤波RobHess源码,含gsl库。
2025/2/19 5:12:54 10.22MB 粒子滤波Rob Hess源码
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国外很好的讲卡尔曼滤波书籍,从贝叶斯理论出发,深入讲解了理论基础,并且结合组合导航和卫星导航的应用进行阐述。
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STM32是一款基于ARMCortex-M内核的微控制器,广泛应用于嵌入式系统设计中,尤其是在传感器接口和控制领域。
FXAS21002是一款高性能的数字陀螺仪,适用于各种动态应用,如航姿参考系统、运动检测以及游戏控制等。
在使用FXAS21002与STM32进行通信时,由于某些情况下硬件I2C接口可能不适用或已满载,开发者会选择使用软件模拟I2C(也称为bit-banging)来实现通信。
I2C(Inter-IntegratedCircuit)是一种多主控、双向二线制总线协议,用于连接微控制器和其他设备,如传感器、存储器等。
在模拟I2C中,STM32通过GPIO引脚来模拟SCL(时钟)和SDA(数据)信号,从而实现与FXAS21002的通信。
STM32的模拟I2C实现需要编写特定的中断服务程序和状态机,以确保正确地生成I2C时序。
这包括起始条件、停止条件、数据传输和应答/非应答信号的生成。
为了与FXAS21002进行有效通信,你需要设置STM32的GPIO引脚为推挽输出模式,并在适当的时机切换它们的状态以模拟I2C信号。
FXAS21002陀螺仪提供了多种工作模式,包括单轴、双轴和三轴测量,以及不同的数据速率和电源管理模式。
在配置陀螺仪之前,需要通过I2C发送特定的寄存器地址和配置字节。
例如,可以设置陀螺仪的测量范围、低通滤波器配置、数据输出速率等。
在测试程序中,通常会包含初始化序列,用于配置STM32的GPIO和定时器(用于生成I2C时钟),然后是读写FXAS21002寄存器的函数。
读取陀螺仪的数据后,可以通过ADC转换将模拟信号转化为数字值,再进行相应的计算,如角度速度解算。
FXAS21002陀螺仪的数据手册(如PDF文档"FXAS21002【陀螺仪】.pdf")会提供详细的寄存器映射、命令集和操作指南。
开发者需要熟悉这些信息,以便正确地配置和读取陀螺仪数据。
在实际应用中,可能还需要考虑噪声处理、温度补偿、校准算法等高级话题,以提高测量精度和稳定性。
总的来说,STM32模拟I2C与FXAS21002陀螺仪的交互是一个涉及硬件接口、通信协议和传感器数据处理的综合过程。
通过深入理解I2C协议、FXAS21002的特性以及STM32的GPIO和定时器功能,开发者可以构建出可靠且高效的陀螺仪测试程序。
2025/2/14 2:44:28 3.81MB
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本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术,常用的图像格式,以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章,内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例,前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容,同时提供了非常详细的程序代码,第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码,并提供了详细的注释,为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换
2025/2/13 14:22:45 16.48MB delphi教程
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对条纹处理是很复杂的任务,特别是对噪声图像,现在可以对图像滤波,二值化,细化,在提取条文中心线,方便后续处理,如对条纹宽度估计
2025/2/11 7:10:18 1KB 二值化,细化
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两轮平衡小车(K5环境+STM32+MPU6050+卡尔曼滤波源码)
2025/2/9 14:15:49 7.69MB 卡尔曼滤波
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随着人们交通出行的日益频繁,环境噪声已严重影响到出行的质量。
传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等,但受限于布置空间、材料特性和成本等因素,传统方法对高频噪声去除效果较好,但对低频噪声效果不太理想。
因此,主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。
与传统降噪手段不同,主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理,利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。
主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略,并且能够选择性的处理特定频段的噪声,从而显著的提升降噪质量。
目前,主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。
该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改,以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。
但基于FXLMS算法设计的降噪耳机,使用过程中存在收敛速度慢,仅对窄带噪声效果好,而对宽带噪声控制效果不理想等问题,因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。
2025/2/9 0:44:32 27.58MB ks adfdf
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动态行人检测与跟踪,基于kalman滤波实现,直接运行m文件
2025/2/8 1:14:16 500KB 卡尔曼 行人检测 matlab
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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