实测可用,精度不错;
改编自晚点原子F4版;
2023/4/24 17:21:22 4.48MB MPU925 STM32F
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为普及蜗杆丈量精度,方案了新的丈量机测头数据收集电路。
基于FPGA并付与自顶向下方案方式以及VerilogHDL编程本领,方案了收集电路的逻辑抑制模块。
基于AD977方案了三通道模数转换电路,每一通道由自力的模数转换器及其前端信号调解电路组成。
FPGA与前端模数转换电路以及后端数据总线之间均方案了电平转换电路。
对于所方案电路在丈量机上举行了综合噪声实际测试,下场评释所收集数据的样本尺度差均低于0.5μm,抵达了预期目的。
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FTSP是无线传感器收集中较好的同步协议,精度高,开销少
2023/4/22 6:27:02 145KB 无线传感器网络 同步授时 FTSP
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电子情报(ELINT)是现代以及未来高本领战争中告成遂行电子战、信息战行为的底子与保障。
本书对于ELINT波及的主耍下场举行了片面体系的深人钻研,给出了雷达距离方程以及截获概率的底籽实际,谈判了ELINT体系的成果特色以及成果组成,描摹了脉冲重复距离以及脉内阐发新本领,谈判了若何应答低截获概率雷达的挑战,力争经由对于雷达信号的截获与阐发,实用普及雷达信号识另外精度,准确判断雨雷达的成果与配置配备枚举。
2023/4/22 5:51:34 25.8MB 雷达信号 截获
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 针对于现有功夫同步算法不能满足WBSNs能量受限的下场,提出了一种基于TPSN以及DMTS的低能耗功夫同步算法。
该算法在保障未必同步精度的前提下,经由削减信息交流次数来抵达低能耗的申请。
试验评释,TPTS算法比TPSN以及DMTS削减了开销,飞腾了能量破费,满足了低能耗的申请
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在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一,能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场,于是本文在此配景下,缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场,钻研了对于1)动态配景、动态配景的前景目的提取,能在配景繁杂化的前提下,将行为的目的;
2)带发抖视频;
3)动态配景下多摄像头对于多目的提取;
4)涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下,若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上,经由对于附件2中多少组视频的阐发,咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想,于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力,下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态(若有水波的暴发)的情景下,对于前景目的的提取下场。
在此下场中,由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声,对于前景目的的识别以及提取组成干扰,于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上,建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模,将行为目的检测进去,再引入超像素去噪,进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上,而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移,于是咱们建树了坐标变更模子,以仿射变更作为模子底子,松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的,并比力灰度投影法,比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法,对于前景目的举行提取;
选出具备明晰前景目的的参考帧,盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积,并将此面积设定为阈值T,遍历齐全的视频帧,盘算其前景目的所占的面积,经由相减比力,判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号,并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法,对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来,对于目的举行定位。
由于目的的络续行为,咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪,经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上,引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则,而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子,用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向,并将其与已经设定的阈值举行比力,假如重构倾向大于阈值,则判为颇为。
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责任:行使单片机以及可控硅电路实现水温抑制体系,将丈量温度值展现于四位数码管上,经由可控硅抑制加热器件,并且能够配置温度值的成果。
申请:(1)查阅相关文献,熟习课题配景、责任;
(2)深入学习51系列单片机原理及C语言并且会用Keil软件举行编程;
(3)学习可控硅电路、DS18B20温度传感器以及数码管的责任原理;
(4)丈量规模0~99.99℃,精度±0.5℃;
(5)学会行使Protel99se或者DXP软件举行原理图绘制,并且能够行使Protues仿真软件对于其举行仿真;
(6)焊接并实现作品调试。
2023/4/20 5:58:50 39.6MB 单片机 PID 温度控制
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simulink仿真的单相逆变电路,闭环抑制,精度高,THD<0.5%
2023/4/19 7:48:20 32KB simulink 单相逆变 仿真
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青藏高原shape文件,可供约莫地描摹青藏高原地形界限,地形高度大于4000米的部份,精度0.1经纬度
2023/4/17 20:25:48 215KB 青藏高原 Qinghai-Tibetan Plateau Shapefile
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基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色,本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首,付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构,患上到待测遥感影像特色;
其次,为削减在池化进程中影像特色信息的损失,提出自顺应池化模子,该模子能很好开掘影像特色信息;
末了,将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类,患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验,并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释:本文方式检测精度高,并且不受光谱规模限度。
2023/4/14 21:08:27 792KB 云检测
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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