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宽带信号DOA估计RSS算法
宽带信号DOA估计RSS算法，十分好用~
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卡尔曼滤波组合导航程序
卡尔曼滤波组合导航程序，捷联惯导解算，GPS组合导航，松组合
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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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最小二乘法训练RBF神经网络程序
最小二乘法训练RBF神经网络的源程序 能够运行
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socket实现实时消息发送包含图片文字
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ansys workbench 柔性结构动力学分析 教程
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自适应中值滤波，比之前发的那个好，之前发错文件了，囧
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中科院高级软件工程期末题库
文档是期末考试的题库，老师出的题目都是从这里面出的。目录概念解释.二、选择题、设计题四、简答题……………23概念解释1.敏捷开发方法与 Scrum方法2.基于计划文档开发方法(Pan-and- Document based Development)3.DRY( Dont repeat yourself)尢重复代码4.MVC(软件作为服务的开发框架)5. SMART用户故事6. TDD and红绿重构7.F|RST测试原则8.代码味道及类内方法SOFA原则(说明S、O、F、A分别代表什么?违法该原则的代码的不好特征、重构和修复的方法)9.类间关系的SOLD原则(说明每个原则的意义、违法该原则的代码的不好特征、重构和修复的方法)(1)单一责任原则(2)开闭原则(3)里氏替换原则(4)依赖注入原贝(5)迪米特法则10.持续集成及开发11.文档对象模型(DoM)和 jQuery12. JavaScript函数特点13. HTML14.ruby面向对象15.ruby访问控制 public、 private和 protected16.CSs规则构成17.ruby中的数组18.Ruby哈希(Hash)19.Ruby迭代器:each和 collect20.Git工作流程、选择题21工具/语言1.下面哪个git命令用来帮助跟踪谁修改了什么文件和什么时候修改的?A. git listB. git manageC. git pushD. git blame2.如何比较两个文件或当前文件和以前版木的修订?A. git diffB. git compareglt cloneD. git checkout3.如果提小提交内容为空、不能提交,则最为合适的处理方式是a)执行 glt status查看状态,再执行 git add命令选择要提交的文件,然后提交。b)执行 glt commit- allow- empty,允许空提交。c)执行 glt commit-a,提交所有改动。d)执行 glt commit- amend进行修补提交4.如果把项目中文件hel1o.c的内容破坏了,如何使其还原至原始版本?0 git reset--hellocb) git checkout HEAD--hellocc) git revert hello.cd)git update hello.c5.修改的文栏 meeting.doc尚未提交,因为错误地执行了 glt reset-hard导致数据丢失。丢失的数据能找回么?a)不能。执行硬重置使工作区文件被覆盖,导致数据丢失无法找回。b)能。可以通过 git checkout hEAD@{1}- meeting.doc找回。c)不确定。如果在重置前执行∫ git add命令将 meeting.doc加入了暂存Ⅸ,则可以在对象厍中处于悬空状态的文件中找到d)不能。因为未提交所以无法找回。6.仅将工作区中修改的文件添加到暂有区(新增文件不添加),以备提交,用什么命令标记最快?a) git add -Ab) git add→pc git addd git add下面哪一个命令不会改变提交历史?a) git resct --hard HEAD1b) git checkout HEADc) git rebase -i HEADd) git commit --amend8.下面的描述中不属于Ruby特性的是A.Ruby是一种功能强大的面向对象的脚本语言B.Ruby遵守GPL协议并且是免费的。C.Ruy具有自动内存管理机制。D.Ruby是基于MVC架构的。9.下面的描述中不属于 Rails特性的是A. Rails是一个使用Ruby语言写的开源网络应用框架。B. Rails具有强大的反射札制与后设编程C.“不要重复自u”和“约定胜丁配置”是 Rails的设计原则。D. Rails具有实时映射技术和模板编程技术。10.Ruby提供了多种字符串的表示方法,下面哪一种是错误的?A.str=在线学习乐园”B.str-niwww.itzcn.comlC.str=%/t免费教学和视频D.str="窗内网11.在命令控制台要查看Ruby的版本应该使用命令A. rubyB. ruby versionC. ruby -hD. ruby /12.下列不属丁 Ruby Gems提供命令的是A. gem listB. gem install railsC. gemD. gem -update rails13.下面关于Ruby编译器的使用方法,错误的是A. ruby hi. rbB. ruby -e print hC. ruby -h hi. rbD. ruby -c hi. rb14.调用方法可以去除用户输入的换行符。A. chompB. trC.D. to i22需求分析15.下面哪些用户故事描述是满足的 SMART原则要求的?A.用户能用影片名查找电影信息。B.作为一个用户,我想看前10个按价格从低到高排序的影片列表,以便我买到最便宜的电景票。C. Rotten potatoes app应该有好的用户界面D. Rotten potatoes app应该有好的用户界面和快的响应时间6.下面哪个是对,就用户故事而言?()它们应该措述该应软件是如何使用的。()它们应该有业务价值。(i)它们不必要是可以测试的。它们应该在敏捷软件开发生命周期的各阶段都能实施或实现。A. ionlyB. i and iic, i and iyD, i iii, and iv7.相对强调过程的场景描述而言,声眀性场景描述特点是:A.有更复杂语句和步骤。B.个是DRY。C.史段、易理解和维护。D.关注在低层步骤上,这些步骤需要初始化设置和执行测试。8.对隐性和显性需求而言,下面哪些说法是对的?A.无论隐性和显性需求,你都不能写用户故事。B.隐性需求更简洁,而显性需求更啰嗦。C.隐性需求是显性需求的逻辑结果,通常对应于综合性测试D.显性需求通常可以用场景化过程性语言描述,而隐性需求通常用声明性语言描述。19.为什么很多软件项目失败?软件不是用户所要的。(i)延迟交付。(i)软件超出预算。(y)软件演化后容易维护和升级A. i andB. iii and iyC. i ii and iiiD. i, ii, iii, and iv20.下面哪些是表达了BDD的不足。.与客户交互沟通的成本。i.客户满意不等于该软件有一个好的架构。ⅲ编写功能代码前,先写测试代码。.缺乏相关工具。A. i and iiB. iii and ivC. ii and iiiD. i ii, iii, and iy21.需求分析最终结果是产生()A.项目开发计划B.可行性分析报告C.需求规格说明书D.设计说明书22.需求分析中,开发人员要从用户那里解决的最重要的问趣是()A.让软件做什么B.要给软件供哪些信息C.需求软件工作效率怎样D.让软件具有何种结构23.需求规格说明书的内容不应包括对()的描述。A.主要功能B.算法的详絀过程C.用户界面的运行环境D.软件性能24.软件需求分析阶段的工作,可以分成4个方面:需求获取,需求分析,编与需求规格说明书以及()A.用户B.需求评审C.总结D.都不正确25.在原型法中,开发人员根据()的需求不断修改原型,直到满足客户要求为止A.用户B.开发人员C.系统分析员D.程序员26.需求验证应该从下述几个方面进行验证:A.可靠性、可用性、易用性、重用性B.可维护性、可移植性、可重用性、可丬则试性C.一致性、现实性、完整性、有效性D.功能性、非功能性22设计27.敏捷开发者崇尚的价值点是A.过程和工具胜于个人与团队交流B.可工作的软件系统胜于全面的文档C.合同谈判胜于与客户协作D.遵循计划胜于响应需求变化28.瀑冇软件开模型与螺旋软件开发模型的区别?A.瀑布模型包括了大量的计划文档和时间跨度大的可匚作软件版本,而螺旋模型小量的计划文档和时问跨度小的可工作软件版本。B.瀑布模型从开始就写全所有的需求文档,而螺旋模型按迭代阶段写需求文档.C.瀑布模型有教长的迭代周期,而蠓旋模型有较短和快的迭代周期。D.瀑布模型的在每个阶段完成后进行保障测试,最后验证阶段包括了验收测试;而螺旋模型的侏障测试在每2个月内进行。29.哪种类型的代码是最坏的?A.遗留代码( legacy code)B.静态代码( static code)C.与期望不一致的短命代码( unexpectedly short-lived code)D.优美代码( beautiful code)30.“系统中的每一个知识(功能或特性)必须有单一的、无二义和明确的表示。”是对下面的哪条原则的表达?RESTBSAASC. SOADDRY31.如果一个项日延期后,为什么说增加人于不是一个好主意。因为:A.程序员太贵B.不能用大团队来承建SaS软件C.交流成本会下降D.让新程序员上手需要较多时间32. Model- View-Controller(Mvc)架杓/设计模式有什么好处?A.支持多用户存取和更新模型数据,对每个用户提供各自的视图。B.确保模型与视图有一对一的映射。C.为了调试日的,提供模型和控制器的调试窗口。D.像其他设计模式一样,遵循这类架构可以得到更简洼的代码。33.下面哪一ˉ种提晑软件生产效率的方法比较能体现面向服务架构的软件?A.通过简洁达到清晰( Clarity via concisenessB.代码合成( Synthesis)C.可重用( Reuse)D.自动化和工具( Automation and tools)34.一个服务直接访问另外一个服务的数据时可能出现不稳定的情况一般是以下哪一种情况的特点之A. Rails应用框架B.面向服务的架构C.面向对象编程D.敏捷开发过程35.假设有两个HTTP请求的URI是·样,但调用的方法(GET与POST)不同。对于Rails路由而言,卜面哪个说法是对的。A.两个请求可以对应不同控制器的方法,但不是必须的。
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labview扫码枪.vi
【实例简介】labview通过代码打开扫描枪扫描读取二维码，扫描完成后关闭扫描枪
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Matlab优化工具在通用风力机翼型型线设计中的应用
本文重点介绍了，Matlab优化工具在通用风力机翼型型线设计中的应用情况。并进行了设计实例分析第28卷第4期机械设计Vol 28 No 42011年4月JOURNAL OF MACHINE DESIGNApr.2011种有效的动压气体径向轴承承载力数值解法张海军,沈剑英,杨琴(嘉兴学院机电工程学院,浙江嘉兴314001)摘要:考虑动压气体径向轴承中气膜压力变化小的特点,对润滑 Reynolds方程的非线性项进行适当近似,得到线性Reymolds方程。利用有限差分法求解该近似 Reynolds方程,得到动压气体径向轴承的压力分布,分析气体径向轴承性能,计算得出轴承承栽力的大小,并与文献中的实验数据进行比较。与直接数值解相比,该数值解计算结果与实验数据吻合较好。关键词:动压气体径向轴承; Reynolds方程;非线性;有服差分法;中图分类号:TH17.2文獻标识码:A文章编号:1001-2354(2011)04-002-04气体轴承利用润滑膜中的气体压力来实现承载作为两类3:解析数值解和直接数值解。解析数值解方用的。由于所用润滑介质一般为空气,因此气体轴承法,即对非线性 Reynolds方程进行一些近似,求得近似具有摩擦损耗少、速度高、精度高和污染少等特点1。解析解表达式,然后用数值方法求解;直接数值解方法20世纪60~70年代国内外进行气体轴承研究较多,则是对非线性 Reynolds方程直接进行数值近似求解。近年来随着MEMS微动力涡轮研究的兴起,气体轴承 Raimondi利用有限差分法分析了有限长动压气体径的研究又开始受到重视2]。向轴承性能。Peks和 Breuer5采用伪谱法来求解Reynolds方程是分析动压气体径向轴承性能的基 Reynolds方程。戚社苗。等通过数学变换,将动压气本方程,由于气体的可压缩性使 Reynolds方程呈现非体润滑 Reynolds方程变换成标准的椭圆型偏微分方程线性,一般难以求得解析解,因此采用数值方法研究气形式,以 Matlab pde( partial differential equation)工具体径向轴承性能是一种有效途径。数值解方法可以分箱为求解器,实现 Reynolds方程的计算。如·.·············分··心···分·····如·心如·鲁心·心心普·心···心·必·心·心·心·心·心·心鲁●[2 Fuglsang P, Bak C, Gaunaa M, et al. Design and verificaApplication Matlab optimization tool in general profilestion of the Risg- Bl airfoil family for wind turbine[ J]. Jour- design for wind turbine airfoilsnal of Solar Energy Engineering, 2004, 126: 1002-1010WANG Xu-dong WANG Li-cun[3] Timmer W A, Van Rooi A. Summary of the delft universiEngineering Research Centre for Waste Oil Recovery Tech-ty wind turbine dedicated airfoils[ J]. Jourmal of Solar En- nology and equipment, Ministry of Education, Chongqing Technolergy Engineering, 2003, 125: 488-496ogy and Business University, Chongqing 400067, China[4] Bjork A. Coordinates and calculations for the FFA-Wl-xxxAbstract: Based on the optimization algorithm and optimizaFFA-W2-xox and FFA-w3-xxx series of airfoils for horizon- tion tool in Matlab, the optimization mathematical model for the In-tal axis wind turbines[ R ] FFA TN, Stockholm, tegrated expression of general profile for wind turbine airfoils wasSweden, 1990established. By taking the optimization design of the lift and drag[5]苏金明,张莲花,刘波等.MA们AB工具箱应用M]. ratio of wind turbine airfoils as the objective function, taking the co-北京:电子工业出版社,2004.eficients of the general profile control equation as design variables6]钱翼稷.空气动力学[M].北京:北京航空航天大学出 and taking the thickness and curve shape of the wind turbines air-版社,2005foils as the constraints, one airfoil with relative thickness of 18%is[7]王旭东,陈进, Wenzhong Shen,等.风力机叶片翼型型线 designed and the its performances are analyzed. The result has集成设计理论研究[门].中国机械工程,2009,20(2): broadened the design way and method for wind turbine airfoils211-213Key words Matlab; wind turbine airfoil; general profile; op-[8] Drela M. XFOIL 6.8 User Primer[M]. MIT Aero astro, timization algorithmFig 3 Tab0 Ref 8Jixie Sheji"0298咖收稿日期:2010-01-11;修订日期:2010-10-25甚金项目:嘉兴市科技计划资助项目(2008AY2021)作者简介:张海军(1976—),男,山东鱼台人,讲师,硕士,研究方向:气体轴承-转子动力学等。Mat1ab优化工具在通用风力机翼型型线设计中的应用旧WANFANG DATA文献链接作者:王旭东,王立存, WANG Xu-dong, WANG LI-cun作者单位:重庆工商大学,废油资源化技术与装备教育部工程研究中心,重庆,400067刊名:机械设计 ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF MACHINE DESIGN年,卷(期)本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCaljxsj201104005.aspx
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