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相机自标定

  • 基于Q学习的无线传感网络自愈算法

    无线传感网络存在关键区域节点能量消耗过快,节点能量供应有限以及通信链路拥塞等问题,容易造成节点故障和路由破坏。为减小上述问题对网络传输造成的影响,提出一种基于Q学习的无线传感网络自愈算法,通过引入Q学习的反馈机制,动态感知网络的状态信息,当故障发生时,自适应地选择恢复路径,保证数据实时顺利传输。仿真结果表明,该算法降低了错误选择故障或拥塞路径的概率,在故障感知、故障恢复和延长网络寿命等方面,表现出了良好的性能。

    标签: 无线传感网络 算法

    上传时间: 2013-10-26

    上传用户:toyoad

  • 基于视频运动复杂度的自适应FMO算法研究

    为了有效地平衡编码效率和抗误码能力之间的矛盾,笔者提出了一种自适应FMO编码方法;可根据图像的复杂度自适应的选择编码所需的FMO模式。仿真结果表明这种FMO编码方式完全可行,且在运动复杂度频繁变化时效果更加明显,完全可应用在环境恶劣的无线信道中。

    标签: FMO 视频运动 复杂度 算法研究

    上传时间: 2013-10-23

    上传用户:lyy1234

  • 基于ZigBee的自愈自组网的设计与应用

    ZigBee 技术为低功耗、低成本、低复杂度、适中数据传输率和且具有自组织功能的无线监控网络的组建提供了坚实的技术基础。为了增强无线网络在无人值守、远程监控等应用中的稳定性及智能化,本文在分析ZigBee协议体系结构以及Z_Stack协议栈基础上,研究了如何基于CC2530组建具有自组网、自愈特性的ZigBee无线网络,通过对无人值守的通信基站的交流电压、电流和温湿度环境等参数的远程实时监控的试验,实现了网络的自组网与自愈功能,增强了网络的稳定性及智能化。

    标签: ZigBee 自愈自组网

    上传时间: 2013-10-14

    上传用户:panpanpan

  • 基于MCF52255的两轮自平衡巡线机器人设计

    设计了MCF52255高性能微处理器为控制核心的两轮自平衡巡线机器人的硬件和软件系统

    标签: 52255 MCF 自平衡 巡线

    上传时间: 2013-12-24

    上传用户:s蓝莓汁

  • 基于磁场检测的自平衡巡线智能小车设计

    文中以第七届"飞思卡尔"杯大学生智能车竞赛为背景,以飞思卡尔MC9S12XS128单片机为核心,设计了一种自平衡巡线智能车系统。本设计基于倒立摆的动力学模型,经过卡尔曼滤波算法对陀螺仪和加速度计的输出信号进行处理得到智能车的角速度和倾角,再通过PID运算处理后的输出控制智能车的平衡、前进和转向。实验及实际比赛表明,本智能车系统可稳定运行,具有速度快,转向灵活,抗干扰性强的特点

    标签: 磁场检测 巡线 智能小车 自平衡

    上传时间: 2013-10-08

    上传用户:CHENKAI

  • PMSM的自适应滑模观测器无传感器控制

    PMSM的自适应滑模观测器无传感器控制

    标签: PMSM 滑模观测器 无传感器 控制

    上传时间: 2013-11-23

    上传用户:xsnjzljj

  • 汽车制动检测装置两种标定方法的对比

    对比了汽车制动检测装置的2种标定方法,砝码直接施压的标定方法和用仪表将滚筒向上拉的标定方法。通过实验知道这2种方法得出的实验数据基本相同;再通过对这2种方法在实际应用中的优缺点比较,得出用仪表将滚筒向上拉的标定方法更加准确。因此综合整个标定过程,提出了用仪表将滚筒向上拉的标定方法,以便得到更加准确的测量结果。

    标签: 汽车制动 检测装置 标定方法 对比

    上传时间: 2014-01-24

    上传用户:ysystc670

  • 基于ZIGBEE的压力传感器标定系统的研究

      针对随钻测量系统中压力传感器需要标定的问题,本文采用C8051F060作为微处理器,配合ZIGBEE无线传输模块及标准自动加压台,设计了一种对未知压力传感器进行智能标定的系统,经过室内试验和现场试验验证,这种压力标定系统具有易操作、稳定性好、精度高等特点,可以满足压力传感器标定要求。

    标签: ZIGBEE 压力传感器 标定系统

    上传时间: 2013-11-18

    上传用户:kernor

  • 基于C8051F020的PID参数自整定控制器的研究与实现

    该系统采用自校正控制原理和常规PID控制相结合的算法!能快速整定出PID控制器的参数

    标签: C8051F020 PID 参数 自整定

    上传时间: 2013-10-21

    上传用户:Shaikh

  • 自适应波束形成算法的研究

    自适应波束形成是智能天线的关键技术,其核心是通过一些自适应波束形成算法获得天线阵列的最佳权重,并最终最后调整主瓣专注于所需信号的到达方向,以及抑制干扰信号,通过这些方式,天线可以有效接收所需信号。在实际应用中,收敛性,复杂性和鲁棒性的速度是在选择自适应波束形成算法时要考虑的主要因素。本文聚焦于最小均方(LMS)算法和样本矩阵求逆(SMI)的算法,分析了它们的性能,并在Matlab的帮助下将这两个算法应用于自适应波束形成。

    标签: 自适应波束 法的研究

    上传时间: 2013-11-23

    上传用户:ArmKing88