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基于OpenCV的视频车速监测

于 2020-12-05 发布

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基于OpenCV的视频车速识别，加载视频即可测速，OpenCV，VisualStudio。

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VISIO电气电子元件库.rar
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话不多说，MATLAB同态滤波，有注释，每一步写的清清楚楚，双手奉上，好东西。

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基于FPGA的直流电机
①定义输出或输入为直流电能的旋转电机，称为直流电机，它是能实现直流电能和机械能互相转换的电机。 ②用PWM（Pulse Width Modulation）方式来控制转速；通过脉冲波输入的引脚来控制方向。 ③本实验中采用RF-310T-11400型号直流电机，同时配有光耦测速模块。通过检测输出脉冲来检测电机转速。基于FPGA的直流电机/基于FPGA的直流电机 ├── dc1 │ ├── db │ │ ├── cmpr_kkg.tdf │ │ ├── dc1.(0).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(0).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(1).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(1).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(10).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(10).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(11).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(11).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(12).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(12).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(2).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(2).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(3).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(3).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(4).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(4).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(5).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(5).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(6).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(6).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(7).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(7).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(8).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(8).cnf.hdb │ │ ├── dc1.(9).cnf.cdb │ │ ├── dc1.(9).cnf.hdb │ │ ├── dc1.asm.qmsg │ │ ├── dc1.asm_labs.ddb │ │ ├── dc1.cbx.xml │ │ ├── dc1.cmp.bpm │ │ ├── dc1.cmp.cdb │ │ ├── dc1.cmp.ecobp │ │ ├── dc1.cmp.hdb │ │ ├── dc1.cmp.logdb │ │ ├── dc1.cmp.rdb │ │ ├── dc1.cuda_io_sim_cache.45um_ff_1200mv_0c_fast.hsd │ │ ├── dc1.cuda_io_sim_cache.45um_ss_1200mv_85c_slow.hsd │ │ ├── dc1.db_info │ │ ├── dc1.eco.cdb │ │ ├── dc1.eds_overflow │ │ ├── dc1.fit.qmsg │ │ ├── dc1.fnsim.cdb │ │ ├── dc1.fnsim.hdb │ │ ├── dc1.fnsim.qmsg │ │ ├── dc1.hier_info │ │ ├── dc1.hif │ │ ├── dc1.map.bpm │ │ ├── dc1.map.cdb │ │ ├── dc1.map.ecobp │ │ ├── dc1.map.hdb │ │ ├── dc1.map.logdb │ │ ├── dc1.map.qmsg │ │ ├── dc1.map_bb.cdb │ │ ├── dc1.map_bb.hdb │ │ ├── dc1.map_bb.hdbx │ │ ├── dc1.map_bb.logdb │ │ ├── dc1.pre_map.cdb │ │ ├── dc1.pre_map.hdb │ │ ├── dc1.psp │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.atm │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.dfp │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.hdbx │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.logdb │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.rcf │ │ ├── dc1.root_partition.map.atm │ │ ├── dc1.root_partition.map.hdbx │ │ ├── dc1.root_partition.map.info │ │ ├── dc1.rtlv.hdb │ │ ├── dc1.rtlv_sg.cdb │ │ ├── dc1.rtlv_sg_swap.cdb │ │ ├── dc1.sgdiff.cdb │ │ ├── dc1.sgdiff.hdb │ │ ├── dc1.signalprobe.cdb │ │ ├── dc1.sim.cvwf │ │ ├── dc1.sim.hdb │ │ ├── dc1.sim.qmsg │ │ ├── dc1.sim.rdb │ │ ├── dc1.simfam │ │ ├── dc1.sld_design_entry.sci │ │ ├── dc1.sld_design_entry_dsc.sci │ │ ├── dc1.sta.qmsg │ │ ├── dc1.sta.rdb │ │ ├── dc1.sta_cmp.8_slow_1200mv_85c.tdb │ │ ├── dc1.syn_hier_info │ │ ├── dc1.tis_db_list.ddb │ │ ├── dc1.tiscmp.fast_1200mv_0c.ddb │ │ ├── dc1.tiscmp.fastest_slow_1200mv_0c.ddb │ │ ├── dc1.tiscmp.fastest_slow_1200mv_85c.ddb │ │ ├── dc1.tiscmp.slow_1200mv_0c.ddb │ │ ├── dc1.tiscmp.slow_1200mv_85c.ddb │ │ ├── dc1.tmw_info │ │ ├── logic_util_heursitic.dat │ │ ├── mux_96e.tdf │ │ ├── mux_cqc.tdf │ │ ├── mux_m6d.tdf │ │ ├── mux_src.tdf │ │ ├── prev_cmp_dc1.asm.qmsg │ │ ├── prev_cmp_dc1.fit.qmsg │ │ ├── prev_cmp_dc1.map.qmsg │ │ ├── prev_cmp_dc1.qmsg │ │ ├── prev_cmp_dc1.sim.qmsg │ │ ├── prev_cmp_dc1.sta.qmsg │ │ └── wed.wsf │ ├── dc1.asm.rpt │ ├── dc1.bdf │ ├── dc1.done │ ├── dc1.fit.rpt │ ├── dc1.fit.smsg │ ├── dc1.fit.summary │ ├── dc1.flow.rpt │ ├── dc1.map.rpt │ ├── dc1.map.summary │ ├── dc1.pin │ ├── dc1.qpf │ ├── dc1.qsf │ ├── dc1.qws │ ├── dc1.sim.rpt │ ├── dc1.sof │ ├── dc1.sta.rpt │ ├── dc1.sta.summary │ ├── dc1.vwf │ ├── dcmotor1.bsf │ ├── dcmotor1.vhd │ ├── dcmotor2.vhd │ ├── dcmotor3.vhd │ ├── dcmotor4.vhd │ ├── dcmotor4.vhd.bak │ ├── incremental_db │ │ ├── README │ │ └── compiled_partitions │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.cdb │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.dfp │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.hdb │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.kpt │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.logdb │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.rcfdb │ │ ├── dc1.root_partition.cmp.re.rcfdb │ │ ├── dc1.root_partition.map.cdb │ │ ├── dc1.root_partition.map.dpi │ │ ├── dc1.root_partition.map.hdb │ │ └── dc1.root_partition.map.kpt │ ├── key_check.vhd │ ├── key_check.vhd.bak │ ├── mux1.vhd │ ├── rate.vhd │ └── xianshi.vhd └── 新建 Microsoft Word 文档.docx 4 directories, 146 files

2021-08-17 00:31:15下载

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处理机调度算法实现（文档+代码）
在OS中调度的实质是一种资源分配，因而调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。对于不同的操作系统和系统目标，通常采用不同的调度算法，例如，在批处理系统中，为了照顾为数众多的短作业，应采用短作业优先的调度算法；又如在分时系统中，为了保证系统具有合理的响应时间，应采用轮转法进行调度。目前存在的多种调度算法中，有的算法适用于作业调度，有的算法适用于进程调度；但也有些调度算法既可用于作业调度，也可用于进程调度[1] 。处理机调度常用的算法有：先来先服务算法，高响应比优先算法，时间片轮转算法和短作业优先调度算法。本次课程设计就将模拟先来先服务，时间片轮转，短作业优先，高响应比优先4种调

2020-12-05下载

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机载下视圆周SAR三维BP成像
机载下视圆周SAR三维BP成像，对学习CSAR成像算法的同学很有帮助庞守宝,等:机载下视圆周SAR三维BP成像匚发射信号]一世P点救射回波信号时间匹配滤波补偿相位因子DBP成像相十叠加0)0图5同一高度x平面内4点的能量图成像显示图3算法的成像流程图103仿真结果60仿真的场景是在三维平面上立方体的8个顶点,场景的原始三维仿真图如图4所示。仿真中的主要的303035系统参数如表1所示。表1仿真所用的主要系统参数10载波波长0.008m带宽750 MHz脉冲重复频率飞行高度0203040506070801000m/n角速度0.4rads载机飞行半径100m阵元数目阵元间距0.008m图6同一高度x平面内4点的等高线dB图10108口424044维/363436-10-6y/m原始场景图7BP成像之后的初始结果图图4原始场景图系统仿真的结果如图5~图8所示。图5为同高度4点的能量图,从图5中可以看出,有目标的区域能量积聚非常明显,没有目标的区域能量很小,几乎可以忽略,这正是BP算法相干累积的优点。图65为同一高度4点的等高线图,从图中可以得知,点目rim标存在处的能量较为集中,有目标的区域相对没有目y/m场景恢复标的区域的dB差较大,能量差异通过右边的色彩进度条来表示。图7为截取某一门限后BP成像的结果图8场景恢复之后的成像图图,根据图中8点位置可知,BP累积之后的初始成像4结束语相对于原始场景只是出现了坐标的平移,8个点的相对位置是正确的。图8为BP成像结果转换到原坐标分析了飞机圆周飞行时对地面场景目标的三维成系之后的成像结果。比较图4和图8,可以得知,圆像结构和成像机理,机载下视三维圆周SAR区别于周SAR三维BP成像的结果和原始场景吻合,即圆周普通的直线飞行的三维SAR在于回波信号距离压缩SAR可以精确的还原目标场景的三维信息。之后出现沿航向和切航向的耦合项,使得经典的RD16庞守宝,等:机载下视圆周SAR三维BP成像电炮是算法、CS算法和距离徙动算法等受限,BP算法通过(8):1252-1265二维搜索,避免了单独处理每一维的过程,之后通过[5] Wang Y P, Tan WX, Hong W,etal. Focusing Bistatic像素单元离散化、补偿每一距离门相位因子、相干累Circular SAR Data Using Polar Format Algorithm [C]. Syn-积等步骤构建场景目标函数,完成成像处理。三维场thetic Aperture Radar, APSAR2009, 2 Asian -PacificConferences on digital Objects Identifier, 2009: 989景仿真结果表明,圆周SAR能够精确的还原场景目992.标的三维信息。此结构在地质斯探和自然灾害救援等[6]Du Lei, Wang Yanping, Honf Wen, et al. Analytic Mod-有现实意义。eling and Three Dimensional Imaging of Downward- Loo-参考文献king Sar Using Bistatic Uniform Linear Array Antenna[C]. Ist Asian and Pacific Conference on Synthetic aper-[1] Hong W, Wang Y P, Tan WX, et al. Tomographic SARture Radar Proceedings, 2007: 49-53and Circular SAR Experiments in Anechoic Chamber [c]. [7] Jens Klare, Matthias Wei, Olaf Peters, et al. ARTINOGermany: EUSAR, 2008A New High Resolution 3D Imaging Radarsystem on an Au-[2] Cantalloube H, Colin E. Airbome SAR Imaging Along a Cirtonomous Airborne Platform [C]. Greeces: IGARSScular Trajectory [c]. Germany EUSAR, 2006: 16-182006:3842-3845[3] Riot H. Cantalloube, Circular SAR Imagery for Urban Re- [8] Wei M, Ender J, Peters 0, et al. An Air-bone Radarmote Sensing [c]. Germany: EUSAR, 2008: 2-5for Three Dimensional Imaging and Observation - Technical[4] Soumekh M. Reconnaissance with Slant Circular SAR ImaRealisation and Status of ARTINO [C]. Germany: EU-ging [J]. IEEE Trans. On Imaging Proccessing,1996,5SAR, Dresden,2006:5315-5318“→·“M“+“““M(上接第11页)[5]施韶华,李孝辉,刘阳.基于直接数字频率合成的高精参考文献度频率源设计[J].电子测量与仪器学报,2008(90):[1]周殿清.基础物理实验[M].北京:科学出版社,200385-389[2]杨刚,周群.电子系统设计与实践[M].北京:电子工[6]王军证,王建斌,陈仁伟.基于DDS的超声导波信号业出版社,2004源的设计[J.电子测量技术,2010,33(2):19-2.[3]刘海成.AVR单片机原理及测控工程应用[M].北京:[7]吴加政,苏新彦.基于DDs的信号模拟器设计J.国北京航空航天大学出版社,2008外电子测量技术,2009,28(10):67-70[4]柴媛媛,唐慧强,辛红伟.基于ARM和DS技术的信[8] ST Microelectronics Corporation,smFI03 XX Datasheet[EB/号源设计[J].通信技术,2009,42(10):54-56OL].(209-12-14)[2010-03-10]ww.st.com+一中““-(上接第13页)器的输出波形。图4所示为示波器测量仿真输出波形。真分析,在编辑电路、调整元件参数时十分方便,它可以进行各种电子电路的设计与仿真,并且仿真精度高。给电路设计测试带来方便,使电子线路的设计、性能参数的仿真等繁琐的任务变得轻而易举。参考文献[1]郑步生. Muhisim2001电路设计及仿真入门与应用[M]北京:电子工业出版社,2002.[2]张新喜. Multisim10电路仿真及应用[M].北京:机械图4示波器测量仿真输出波形工业出版社,20102结束语[3]美国国家仪器有限公司. NI Multisim1l简化教学和设计中的电路仿真[Z/OL].(2010-02-01)[2010-05-在时序逻辑电路设计中应用 Multisim软件进行仿11http://www.ipcm.com.cn机载下视圆周SAR三维B成像旧WANFANG DATA文献链接作者:庞守宝,张晓玲,吴堃, Pang Shoubao, Zhang Xiaoling, Wu Kun作者单位:电子科技大学,电子工程学院,四川,成都,610054刊名:电子科技英文刊名:ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY年,卷(期):2010,23(12)参考文献(8条)Wei M; Ender J; Peters 0 An Air-borne Radar for Three Dimensional Imaging and Observation-TechnicalRealisation and status of artin 20062. Jens Klare; Matthias Wei: Olaf Peters ARTINO: A New High Resolution 3D Imaging Radarsystem on anAutonomous airborne plat form 20063. Du Lei; Wang Yanping; Honf Wen Analytic Modeling and Three-Dimensional Imaging of Downward-LookingSAR USing Bistatic Uniform Linear Array Antennas 20074. Wang y P; Tan W X; Hong W Focusing Bistatic Circular SAR Data Using Polar Format Algorithm 2009oumekh M Reconnaissance with Slant Circular SAR Imaging 1996(08)6. Oriot H Cantalloube Circular SAR Imagery for Urban Remote Sensing 20087. Cantalloube H; Colin E Airborne Sar Imaging Along a Circular Trajectory 20068. Hong W; Wang y P; Tan W X Tomographic Sar and Circular Sar Experiments in Anechoic Chamber 2008本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCaldzkj201012005.aspx

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matlab Kriging工具箱
基于Kriging方法的空间散乱点插值的matlab工具箱

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matlab鲁棒控制工具箱
　　鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。　　该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。

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