·ITU-T G.729的一个实现例子(包括附录b的vod检测等功能)-ITU-T g.729 example, include VOD detect of reference B, etc.文件列表(点击判断是否您需要的文件): g729b_v14 .........\acelp_co.c .........\basic_op.c .....
上传时间： 2013-05-20
上传用户：Garfield
四柱汉诺塔问题的求解程序.解题思路:如a,b,c,d四柱. 要把a柱第n个盘移到目标柱子(d柱),先把上层 分两为两部份,上半部份移到b柱,下半部分移到c柱,再把第n盘移到 目标柱子,然后,c柱盘子再移到目标柱子,再把b柱盘子移到目标柱子. 细节地方: 上半部份移到b柱时,它的中间变量柱子是有二选一的.而下半部分 移到c柱时,它的中间变量柱子只有一个(因为一个柱子已被上半部份 占了).b,c也移到目标柱子时同理。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：aeiouetla
基于B样条小波边缘检测算子的应用研究，摘自图形图像学报
上传时间： 2014-11-28
上传用户：来茴
有约束2a+b^2+tan(c)=15 目标函数a*exp(b/x)+c=y 的最小二乘解
上传时间： 2014-12-20
上传用户：heart520beat
基于U S B和L a b V IE W的 E C U自动检测系统的设计
上传时间： 2014-01-26
上传用户：as275944189
5V USB扁口接口TP4055锂离子电池充电接口板ALTIUM设计硬件原理图+PCB文件，2层B板手设计，大小为33*18mm,，可以做为你的学习设计参考。TP4055 是一款完整的单节锂离子电池充电器，带电池正负极反接保护，采用恒定 电流/恒定电压线性控制。其 SOT 封装与较少的外部元件数目使得 TP4055 成为便携式应 用的理想选择。TP4055 可以适合 USB 电源和适配器电源工作。 由于采用了内部 PMOSFET 架构，加上防倒充电路，所以不需要外部检测电阻器和 隔离二极管。热反馈可对充电电流进行自动调节，以便在大功率操作或高环境温度条件 下对芯片温度加以限制。充满电压固定于 4.2V，而充电电流可通过一个电阻器进行外部 设置。当电池达到 4.2V 之后，充电电流降至设定值 1/10，TP4055 将自动终止充电。 当输入电压（交流适配器或 USB 电源）被拿掉时，TP4055 自动进入一个低电流状 态，电池漏电流在 2uA 以下。TP4055 的其他特点包括充电电流监控器、欠压闭锁、自 动再充电和一个用于指示充电结束和输入电压接入的状态引脚。
上传时间： 2021-11-22
上传用户：trh505
超声理论与技术的快速发展，使超声设备不断更新，超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点，其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统，是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能，能够对超声回波数据进行灵活的处理，从而使操作更加方便，图象质量进一步提高，并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础，是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理，它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理（DSP）应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况，提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后，接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着，本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发，详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间： 2013-05-28
上传用户：sssnaxie
车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
B.Aazhang写的一篇论文，第一次提出了神经网络如何在应用多用户检测中。
上传时间： 2015-07-17
上传用户：ljmwh2000
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
