全自动洗衣机控制器设计原理（EDA实验）

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

A星寻路算法 MFC写的动态演示程序在上一版的基础上解决画面闪烁、单线程问题，加入暂停功能。加入斜向移动的功能。

基于Arduino的蓝牙小车，其中有详细的报告文档、代码、蓝牙apk文件包等。

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【实例简介】SPH光滑粒子流体动力学中英文都有，中文版本以及英文版的都有，拿去参考吧。光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法 第1章 绪论 1.1 数值模拟 1.1.1 数值模拟的作用 1.1.2 一般数值模拟的求解过程 1.2 基于网格的方法 1.2.1 拉格朗日网格 1.2.2 欧拉网格 1.2.3 拉格朗日网格和欧拉网格的结合 1.2.4 基于网格的数值方法的局限性 1.3 无网格法 1.4 无网格粒子法(MPMS) 1.5 MPMs的求解策略 1.5.1 粒子描述法 1.5.2 粒子近似 1.5.3 MPMS的求解过程 1.6 光滑粒子流体动力学(SPH) 1.6.1 SPH方法 1.6.2 SPH方法简史 1.6.3 本书中的SPH方法 第2章 SPH的概念和基本方程 2.1 SPH的基本思想 2.2 SPH的基本方程 2.2.1 函数的积分表示法 2.2.2 函数的导数积分表示法 2.2.3 粒子近似法 2.2.4 推导SPH公式的一些技巧 2.3 其他基本概念 2.3.1 支持域和影响域 2.3.2 物理影响域 2.3.3 particle—in-cell(PIC)方法 2.4 结论 第3章 光滑函数的构造 3.1 引言 3.2 构造光滑函数的条件 3.2.1 场函数的近似 3.2.2 场函数导数的近似 3.2.3 核近似的连续性 3.2.4 粒子近似的连续性 3.3 构造光滑函数 3.3.1 构造多项式光滑函数 3.3.2 一些相关的问题 3.3.3 光滑函数构造举例 3.4 数值测试 3.5 结论 第4章 SPH方法在广义流体动力学问题中的应用 4.1 引言 4.2 拉格朗日型的Navier—Stokes方程 4.2.1 有限控制体与无穷小流体单元 4.2.2 连续性方程 4.2.3 动量方程 4.2.4 能量方程 4.2.5 Navier-Stokes方程 4.3 用SPH公式解Navier-Stokes方程组 4.3.1 密度的粒子近似法 4.3.2 动量方程的粒子近似法 4.3.3 能量方程的粒子近似法 4.4 流体动力学的SPH数值相关计算 4.4.1 人工粘度 4.4.2 人工热量 4.4.3 物理粘度 4.4.4 可变光滑长度 4.4.5 粒子间相互作用的对称化 4.4.6 零能模式 4.4.7 人工压缩率 4.4.8 边界处理 4.4.9 时间积分 4.5 粒子的相互作用 4.5.1 最近相邻粒子搜索法(NNPS) 4.5.2 粒子对的相互作用 4.6 数值算例 4.6.1 在不可压缩流的应用 4.6.2 在自由表面流的应用 4.6.3 SPH对可压缩流的应用 4.7结论 第5章 非连续的SPH(DSPH) 5.1 引言 5.2修正光滑粒子法 5.2.1一维情况 5.2.2 多维情况 5.3 模拟非连续现象的DSPH公式 5.3.1 DSPH公式 5.3.2 非连续的确定 5.4 数值性能研究 5.5 冲击波的模拟 5.6 结论 第6章 SPH在爆炸模拟中的应用 6.1 引言 6.2 HE爆炸和控制方程 6.2.1 爆炸过程 6.2.2 HE的稳态爆轰 6.2.3 控制方程 6.3 SPH公式 6.4 光滑长度 6.4.1 粒子的初始分布 6.4.2 光滑长度的更新 6.4.3 优化和松弛过程 6.5 数值算例 6.6 应用SPH方法模拟锥孔炸药 6.7 结论 第7章 SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用 7.1 引言 7.2 水下爆炸和控制方程 7.2.1 水下爆炸冲击的物理特性 7.2.2 控制方程 7.3 SPH公式 7.4 交界面处理 7.5 数值算例 7.6 真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究 7.7 水介质缓冲模拟 7.7.1 背景 7.7.2 模拟设置 7.7.3 模拟结果 7.7.4 小结 7.8 结论 第8章 SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用 8.1 引言 8.2 具有材料强度的动力学 8.2.1 控制方程 8.2.2 本构模型 8.2.3 状态方程 8.2.4 温度 8.2.5 声速 8.3 具有材料强度的动力学SPH公式 8.4 张力不稳定问题 8.5 自适应光滑粒子流体动力学(ASPH) 8.5.1 为什么需要ASPH方法 8.5.2 ASPH的主要思想 8.6 对具有材料强度的动力学的应用 8.7 结论 第9章 与分子动力学耦合的多尺度模拟 9.1 引言 9.2 分子动力学 9.2.1 分子动力学的基本原理 9.2.2 经典分子动力学 9.2.3 经典MD模拟 9.2.4 Poiseuille流的MD模拟 9.3 MD与FEM和FDM的耦合 9.4 MD与SPH的耦合 9.4.1 模型I：双重功能(具有重叠区域的模型) 9.4.2 模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型) 9.4.3

该工具箱包含CNN，NN，CAE，DBN，SAE等神经网络工具箱。其中CNN工具箱具有详细的中文注释，以便于初学者学习

基于stm32f407编码器模式，已经调试成功，程序中有代码截图。

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