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51单片机仿三菱通信协议与工业人机界面通信
51单片机仿三菱通信协议与工业人机界面通信.通信参数:端口RS232,波特率9600,偶校验,停止位1位
- 2022-02-25 00:36:13下载
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xilinx里的乘法器ip核程序,booth乘法
wallace tree算法 4
xilinx里的乘法器ip核程序,booth乘法
wallace tree算法 4-2压缩编码 超前进位加法-Xilinx multiplier ip
- 2022-05-26 03:05:34下载
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三维点云网格化
应用背景
三维点云网格化,应用到三维重建中,通过结构光扫描获取的三维点云数据,对点云数据进行重建生成三角面片。
关键技术用边扩展来构建三角网的算法是:
1.选取两数据点,连成初始基线
2.沿基线的固定一侧搜寻第三点,生成第一个Delauney三角形
3.以三角形的两条新边作为新的基线
4.依次重复2,3直至所有的基线处理完毕
所以在算法中分别用了几个函数分别是用来获取第三个点,根据余弦值来判断三角形的,构建三角网的。都是根据算法的思想来的
- 2022-07-03 05:52:54下载
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LDL decomposition. Numerical Solution of matrix equation as the most basic matri...
LDL分解。作为矩阵方程数值解法最基础的矩阵分解算法,LDL算法可以高效分解对称矩阵。-LDL decomposition. Numerical Solution of matrix equation as the most basic matrix factorization algorithm, LDL decomposition algorithm can be efficient symmetric matrix.
- 2022-02-15 12:27:17下载
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最大功率跟踪Simulink
应用背景最大功率点跟踪(MPPT) ;是一个充电控制器使用的风力涡轮机和太阳能光伏系统的最大功率输出技术的使用。光伏太阳能来源于不同的配置。最基本的版本是一个电力从收集器面板到逆变器(通常是通过控制器),并从那里直接到电网。另一个版本可能会在逆变器中拆分电源。这就是所谓的混合逆变器。在任何给定的时刻,每一个给定的时刻,每一个功率的分配比例是连续变化的。部分电力进入电网,部分电池组。第三个版本是连接到电网还通过一个专门的光伏逆变器的MPPT。在这个配置功率从太阳能电池板到逆变器,从那里到一个电池组。这些配置的变化,而不是只有一个单一的逆变器,微逆变器的部署,一个用于每个光伏板。据称,该太阳能电池的效率提高了20%。为完整起见应该提及的是,现在有配备专业逆变器MPPT(主要来自中国)被设计为三个功能。他们并网风力发电以及光伏太阳能发电和分支电力的电池充电。关键技术 ;太阳能电池有着复杂的关系,温度和总电阻之间产生一个输出效率可根据 I-V曲线分析。它是以样本的MPPT系统的光伏电池的输出和应用适当的电阻(负载)获得任何给定的环境条件下的最大功率。[ 1 ] ;最大功率点跟踪设备通常集成到 ;电力转换器 ;系统提供电压或电流转换,过滤,和驾驶各种负荷调节,包括电网,电池,或电机。太阳能逆变器的直流电源转换为交流电源和可能包含这样的逆变器MPPT:样本的输出功率(I-V曲线)的太阳能电池组件和应用适当的电阻(负载)以获得最大功率。MPP(最大功率点)是MPP电压的乘积(vmpp)和MPP电流(最大)。
- 2022-02-07 19:00:06下载
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经典算法:邮费问题,所有的问题与任务的最后期限,依据。
经典算法之:连续邮资问题,全排列问题,有限期任务安排,整数划分问题,装载问题-classic algorithms : for the postage issue, all issues with a task deadline, integer division, loading problems
- 2022-02-25 05:40:12下载
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回溯法工作分配
利用Java实现回溯法工作分配,作业程序,写的简单清楚,分享下供大家借鉴。问题为:工作分配问题。设有 n 件工作需要分配给 n 个人去完成。将工作 i 分配 给第 j 个人完成所需要的费用为 cij。试设计一个算法,为每一个人分配一件不 同的工作,并使总费用达到最小。
- 2022-02-26 04:18:15下载
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获得输入数据的全排列(STL实现)
采用递归和非递归两种方式实现全排列算法。
- 2023-01-13 20:25:04下载
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nsga-iii进化多目标优化算法采用基于参考点的非支配排序方法
开发的多目标优化算法采用进化优化方法和证明自己的优势在各种涉及实际问题主要是两个和三个目标,现在有一个不断增长的需求发展进化多目标优化(EMO)用于处理许多目标的算法(具有4或更多个目标)优化问题。在本文中,我们认识到一个最近几年的努力,并讨论了许多的可行方向发展潜力EMO算法求解多目标优化问题。此后,我们建议的参考点基于许多目标NSGA-II(我们称之为NSGA-III),强调人口会员,非主导且靠近一组提供的参考点。建议NSGA-III是施加到若干许多目标测试问题具有两个到15的目标,并与两个版本的一个最近比较建议EMO算法(MOEA/ D)。而每两个MOEA/ D的方法效果很好对不同类别的问题,所提出的NSGA-III被发现,以产生令人满意的结果在这项研究中考虑了所有的问题。本文介绍结果在无约束的问题,续集本文认为限制,在处理其他专科许多目标优化问题。
- 2022-10-09 19:10:02下载
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程序动画Delphi
程序动画Delphi
- 2022-07-20 20:03:16下载
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